基于CAdam优化的强化学习深度卷积神经网络模型在阿尔茨海默病早期预测中的突破性应用

为解决阿尔茨海默病（AD）早期诊断中因医学资源不足导致的自动化需求及MRI图像特征提取效率低、类别不平衡等问题，研究人员提出CAdam-RL-DCNN模型。该模型通过改进的郊狼优化算法（Coyote）与Adam优化器融合，结合强化学习（RL）与深度卷积神经网络（DCNN），实现了ADNI和OASIS数据集的AD预测准确率分别达96.31%和95.09%，显著提升诊断效率，为临床提供高精度、低复杂度的智能辅助工具。

　　

阿尔茨海默病（AD）作为全球老龄化社会面临的重大神经退行性疾病，其早期诊断对延缓病情至关重要。然而，传统诊断依赖专业医师对磁共振成像（MRI）中脑组织萎缩的手动分析，耗时且易受主观影响。尽管机器学习（ML）和深度学习（DL）技术如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）已应用于AD检测，但存在特征提取效率低、类不平衡（如OASIS和ADNI数据集）及模型训练复杂度高等瓶颈。尤其现有方法难以平衡局部极小值与计算开销，导致预测精度受限。

针对上述挑战，研究人员开发了基于CAdam优化的强化学习深度卷积神经网络（CAdam-RL-DCNN）模型。该模型通过非局部去噪预处理、改进郊狼优化算法分割脑组织（白质、灰质、脑脊液），并融合ResNet特征与纹理特征降低数据复杂度。关键创新在于CAdam优化器，结合郊狼社会行为与Adam的自适应参数，显著减少训练时间并避免局部最优。实验表明，模型在ADNI数据集上实现96.31%准确率，OASIS数据集达95.09%，且敏感性、特异性等指标均优于现有方法。

技术方法上，研究采用多阶段流程：1）非局部去噪预处理提升MRI质量；2）改进郊狼优化算法分割脑区；3）混合ResNet与统计特征提取；4）CAdam-RL-DCNN分类器结合强化学习决策机制；5）SMOTE算法解决类不平衡问题。

结果部分：

• ADNI数据集性能：模型准确率96.31%，敏感性97.50%，特异性94.06%，验证了其在AD阳性样本中的高识别能力。
• OASIS数据集泛化性：95.09%准确率表明模型跨数据集稳定性，尤其对少数类样本（如早期AD）的检测效果显著。
• 对比分析：相较于传统CNN、RNN和GCN，CAdam-RL-DCNN在训练效率与梯度消失问题上表现更优，如F1-score提升至95.65%（ADNI）。

结论与意义：
该研究通过智能优化算法与深度学习的协同，解决了AD诊断中的特征提取与计算效率矛盾。CAdam优化器的引入不仅加速收敛，还通过强化学习的动态决策机制提升了模型鲁棒性。临床意义上，该模型为资源有限地区提供了低成本、高精度的AD筛查方案，尤其对早期症状不明显的病例具有预警价值。未来可扩展至其他神经退行性疾病的影像分析领域。

（注：论文发表于《Biomedical Signal Processing and Control》，作者Puja A. Chaudhari与Suhas S. Khot未披露单位信息，但命名风格暗示可能为国内机构。）