8、基于区块链深度学习的阿尔茨海默病分类方法

基于区块链深度学习的阿尔茨海默病分类方法

1. 阿尔茨海默病概述

阿尔茨海默病（AD）是一种常见于老年人的痴呆症，主要表现为渐进性的认知障碍和大脑功能衰退。据2016年世界阿尔茨海默病报告显示，约4680万人受AD及痴呆症影响，预计到2050年，全球AD患者将达到约1.315亿人。AD的明显症状包括沟通障碍、易感染、判断力差、方向感缺失、短期记忆丧失和视觉困难等。

目前，大多数深度学习（DL）方法在训练深度卷积神经网络（CNN）模型时存在一些局限性：
- 需要大量有标签的训练数据，而在医学领域获取这些数据可能较为困难。
- 需要巨大的计算和内存资源，否则训练模型会耗时较长。
- 需要通过正则化仔细优化网络参数，否则会出现过拟合或欠拟合问题，同时还需确保训练模型能很好地泛化到未知数据。

2. 相关研究进展

• CNN区分AD与正常大脑 ：有研究使用CNN成功将阿尔茨海默病患者的功能性MRI数据与正常对照组区分开来，准确率达到96%。
• MCI分类方案 ：利用图论和机器学习开发了一种新的MCI分类方案，能准确识别MCI患者大脑区域的变化，但未区分MCI的中间阶段。
• CNN与集成学习结合 ：使用功能性磁共振成像（fMRI），结合CNN和集成学习构建分类器集合，以识别MCI或AD患者，通过优化方法或其他DL技术可提高分类准确性。
• 多尺度增强GCN ：为提高EMCI识别率，设计了多尺度增强GCN（MSE -