基于切线路径奖励的无人机姿态感知导航：一种深度强化学习方法及其在阿尔茨海默病早期诊断中的应用

本文综述提出一种结合视觉变换器(ViT)与门控循环单元(GRU)的VARD-GRU架构，通过新型海象优化算法(FWOA)优化参数，实现94.11%准确率的阿尔茨海默病(AD)早期诊断。该方法通过磁共振成像(MRI)捕捉脑部细微变化，显著提升诊断敏感性并降低假阳性率(FPR)，为神经退行性疾病诊断提供创新解决方案。

　　

Highlight

本研究开发了基于自适应深度网络的创新AD检测系统，通过融合Vision Transformer的全局特征捕捉能力和3D DenseNet的密集连接特性，结合GRU序列建模优势，实现对早期AD生物标志物的精准识别。采用自主设计的海象优化算法(FWOA)动态调整隐藏神经元数量、训练轮次(epoch)及步长等超参数，显著提升模型灵敏度与马修斯相关系数(MCC)。

Structural Explanation of the proposed scheme

该方案首先从标准化数据库获取脑部MRI影像，输入VARD-GRU网络进行多模态特征提取。通过ViT模块的自注意力机制捕获全局上下文特征，3D DenseNet则利用密集跳跃连接保留空间层次特征。特征融合后经GRU层时序建模，最终通过全连接层实现AD/非AD分类。FWOA算法在整个检测阶段持续优化网络参数，使模型具备自适应调整能力。

Basic Vision Transformer

Vision Transformer通过将输入图像分割为图像块(patch)并添加位置编码，利用多头自注意力机制建立远程依赖关系。其核心优势在于能同时处理整个输入序列，显著提升对脑部MRI中海马体萎缩、颞顶叶变薄等细微改变的检测能力，为AD早期诊断提供更丰富的形态学特征表示。

Conventional WOA

传统海象优化算法模拟北极海象协作捕食行为，通过浮冰位置更新、猎物搜索和群体协作三个阶段实现全局优化。算法通过控制参数平衡探索与开发过程，但其固定搜索策略在复杂高维医学图像特征空间中易陷入局部最优解。

Simulation setup

实验采用Python框架实现，设置种群规模为10，染色体长度为4，最大迭代次数50次。使用十折交叉验证评估模型稳定性，并与ResNet50、传统CNN等基线模型在准确率、F1-score、AUC等指标进行对比验证。

Conclusion

研究表明，FWOA-VARD-GRU模型通过自适应特征学习机制，能有效识别早期AD特有的脑脊液空间扩大、灰质体积减小等病理改变。其94.11%的准确率显著优于现有方法，证实了融合注意力机制与进化算法在神经影像分析中的协同优势，为开发临床可用的AD辅助诊断工具提供重要技术支撑。