阿尔茨海默病智能识别模型

阿尔茨海默病（AD）是一种常见于老年人的进行性脑部退化疾病，典型病理特征是脑内出现神经纤维缠结和β-淀粉样蛋白斑块。由于病因尚未完全明确，目前尚无根治方法，因此早期识别至关重要。但传统诊断方式（如神经心理量表测试和临床评估）成本高、耗时长、准确性有限，难以普及。本研究另辟蹊径，利用深度学习技术开发了一种名为AlzheiNN的定制化卷积神经网络（CNN）模型：该模型在保持结构简洁的同时，精细调整了卷积层参数与滤波器设置，并采用5折分层交叉验证法评估性能；结果表明，其准确率高达98.47%±0.26%，比基准模型提升3.37%，同时具备优异的精确率和F1分数。相比以往依赖大量超参数调优的CNN或迁移学习模型，该方法更轻量、更稳定、更易推广，为大规模人群的低成本、高效率早期筛查提供了新可能。