11、阿尔茨海默病诊断与南极冰架表面融化评估研究

阿尔茨海默病诊断与南极冰架表面融化评估研究

一、阿尔茨海默病多分类诊断方法对比

在阿尔茨海默病的诊断中，多分类诊断方法的准确性至关重要。以下是几种不同方法的准确率对比：
| 方法 | 准确率（%） |
| — | — |
| Beheshti 等人的方法 | 84.17 |
| Altaf 等人的方法 | 92.48 |
| Wang 等人的方法 | 93.05 |
| 提出的方法 | 95.12 |

从表格数据可以看出，不同方法在准确率上存在明显差异。Beheshti 等人的方法准确率为 84.17%，可作为基础对比点。Altaf 等人的方法有显著提升，准确率达到 92.48%，显示出分类技术的显著进步。Wang 等人的方法进一步将准确率提高到 93.05%，体现了方法的逐步改进。而提出的方法表现最为出色，以 95.12%的准确率超越了之前的研究，表明该方法在多分类诊断中具有有效性和优越性。

二、提出方法的性能指标

提出的模型通过基于 ResNet 的迁移学习方法结合 MRI 图像，在识别阿尔茨海默病阶段方面表现出色。具体性能指标如下：
- 准确率：95.12%
- 特异性：96.13%
- 精确率：82.14%
- 召回率：96.12%
- F1 分数：83.32%
- “中度痴呆”的 ROC 曲线下面积（AUC）：0.97964

这些指标综合表明，该方法在阿尔茨海默病的诊断中具有较高的可靠性和诊断潜力。

三、南极冰架表面融化研究背景

（一）冰架的重要性及气候变化的影响