基于深度迁移学习与COATI优化的阿尔茨海默病自主检测诊断系统HY-Deepnet框架研究

本研究针对阿尔茨海默病(AD)早期诊断难题，提出融合深度迁移学习(AlexNet/GoogLeNet/VGGNet)与COATI优化技术的HY-Deepnet框架。通过两阶段检测-诊断流程，在MRI图像分析中实现97.6%的总体准确率，精准度、召回率和F1分数分别达0.978/0.976/0.974，为神经退行性疾病智能诊断提供新范式。

　　

阿尔茨海默病(AD)作为进行性神经退行性疾病，全球患者已超5500万，预计205年将达1.39亿。当前临床面临早期诊断困难、鉴别诊断复杂等挑战，传统神经心理学评估结合MRI等影像学检查存在主观性强、效率低下等问题。尽管机器学习方法如支持向量机(SVM)在AD分类中取得进展，但现有系统在准确率(普遍低于95%)和疾病分期能力上仍有提升空间。

为解决这一难题，研究人员开发了名为HY-Deepnet的创新框架。该研究通过整合多模态深度迁移学习模型与新型COATI优化算法，构建了包含检测和诊断双阶段的智能系统。研究成果发表于《Engineering Science and Technology, an International Journal》，证实该方法在AD识别和分期中的卓越性能。

关键技术包括：(1)采用AlexNet/GoogLeNet/VGGNet等5种预训练模型进行特征提取；(2)基于COATI优化算法实现多模型特征融合；(3)使用SVM分类器进行二元(检测)和多元(诊断)分类；(4)在DUBEY(5121例)和ADNI(16200例)两个MRI数据集验证；(5)应用SMOTE技术解决数据不平衡问题。

3.1 图像预处理
研究采用灰度转换、尺寸标准化和数据增强技术，通过随机旋转/翻转增加样本多样性，有效缓解深度神经网络(DNN)训练中的过拟合问题。实验表明，预处理使模型在后续特征提取阶段的稳定性提升23%。

3.2 特征提取模块
对比5种预训练模型发现，AlexNet在单模型检测中表现最优(71.98%准确率)，而三模型组合(AlexNet+GoogLeNet+VGGNet)将准确率提升至77.03%。特征可视化显示，VGGNet的4096维fc6层特征对脑区萎缩模式最具鉴别力。

3.3 特征融合阶段
COATI优化通过模拟南美浣熊捕食行为，动态计算各模型贡献权重(w₁/w₂/w₃)。在二模型组合中，AlexNet+VGGNet以76.82%准确率成为最优组合，其融合公式FV_2n=∑^Γ_α=1∑^Γ_β=1([w₁⊕FV_α,β]+[w₂⊕FV_α,β])显著优于单模型性能。

4.3 诊断阶段性能
采用SMOTE平衡数据后，立方SVM在5折验证中达到98.8%准确率(AUC=1.0)。混淆矩阵显示，对"中度AD"的识别特异性达99.1%，显著优于传统方法。COATI优化使F1-score提升0.14，验证了其在特征选择中的优势。

4.6 优化算法对比
与粒子群优化(PSO)和灰狼优化(GWO)相比，COATI在ADNI数据集上使准确率提升2.8%(达88.1%)，其狩猎-逃脱双阶段机制更适应高维特征空间搜索。Tukey HSD检验证实，该算法在组间差异识别上显著优于对照(p=0.0008)。

这项研究开创性地将动物行为启发算法引入神经影像分析，其核心价值体现在：(1)首次实现AD多阶段(轻度/中度/极轻度)的端到端自动诊断；(2)验证了深度迁移特征融合在医学影像中的普适性；(3)COATI优化为多模态数据整合提供新思路。临床转化方面，系统可整合至PACS系统，辅助放射科医生将诊断效率提升40%。未来工作可探索三维卷积网络与动态功能MRI的结合，进一步提升对前驱期轻度认知障碍(MCI)的预测能力。