基于高效镜像下降优化算法 EGMD 的阿尔茨海默病计算机辅助诊断研究

《Scientific Reports》：An efficient mirror descent optimization for Alzheimer’s disease diagnosis

　　

摘要

阿尔茨海默病（AD）是一种无法治愈的神经退行性疾病，通常发生在老年人身上。早期诊断阿尔茨海默病有助于发现潜在的病理变化，并通过早期药物治疗来延缓疾病进程。随着神经网络的发展，卷积神经网络在图像处理和计算机辅助诊断中得到了广泛应用。许多研究人员提出了各种计算机辅助阿尔茨海默病诊断模型。然而，现有的方法大多使用梯度下降算法来优化神经网络，这往往导致模型难以收敛到最优解。此外，线性近似的存在导致计算中引入了大量误差，进而影响计算结果的准确性。因此，我们提出了一种高效的镜像下降优化算法EGMD。该算法通过分析梯度下降算法和镜像下降算法的缺点，纠正了线性近似项的误差。同时，我们提出了一种动态全局调整策略，以使算法更好地收敛。在真实数据集上的实验验证了所提方法的性能。