面向远程医疗的实时阿尔茨海默病诊断：基于PSO-GA优化的DenseNet深度学习解决方案

【编辑推荐】针对阿尔茨海默病(AD)早期诊断难题，研究人员开发了基于ADNI数据集sMRI图像的远程CAD系统。通过DenseNet121迁移学习提取特征，结合PSO-GA混合算法将特征维度降至16维，使AdaBoost分类准确率提升至99.78%，为临床提供轻量化、高精度的跨站点诊断工具。

　　

阿尔茨海默病(AD)作为一种进行性神经退行性疾病，正以惊人的速度席卷全球——预计2050年患者将突破1.25^?亿大关。这项研究犹如在脑科学迷宫中的精准导航仪，利用ADNI数据库的结构磁共振(sMRI)图像，构建了革命性的远程医疗诊断框架。

研究团队巧妙地将预训练于RadImageNet的DenseNet121作为"特征挖掘机"，配合自然界启发的粒子群-遗传混合算法(PSO-GA)，像智能剪刀般从高维特征丛林中修剪出16个关键特征。这套组合拳使得AdaBoost分类器的准确率从88.48%飙升至99.78%，相当于为认知衰退检测装上了显微镜级的识别透镜。

这项技术的精妙之处在于其"轻装上阵"的特性：既保留了深度学习模型的火眼金睛，又通过生物启发算法甩掉了计算包袱，完美适配医疗资源匮乏地区的实时诊断需求。未来，这支科研探险队还将向多模态影像融合和纵向数据分析进发，誓要打造更强大的AD预警雷达系统。