《MethodsX》：Comparative Analysis of Deep Learning Techniques in Alzheimer’s Disease Diagnosis: Trends, Challenges, and Future Directions
编辑推荐：
本文是一篇全面梳理AI（尤其是深度学习）在阿尔茨海默病（AD）诊断领域应用的综述。文章系统评估了包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等在内的多种深度学习技术，深入探讨了磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）等影像学模态的应用，并强调了数据预处理、性能评估指标及模型临床转化面临的挑战与未来方向。
背景
阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）是一种进展性神经退行性疾病，是全球痴呆症的最常见原因。它导致大脑组织萎缩、神经元死亡，并严重损害认知功能。早期和准确的诊断对于疾病管理和干预至关重要，但由于症状初期表现细微，且与其他类型的痴呆症临床表现重叠，使得诊断面临巨大挑战。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI），尤其是深度学习（Deep Learning, DL）技术，在医学图像分析和疾病分类方面展现出卓越性能，为AD的自动、精准诊断提供了新的解决方案。
方法详情
这篇综述对应用于AD诊断的各类深度学习技术进行了系统性比较分析。文章涵盖了从基础到前沿的多种模型架构，包括深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、深度信念网络/受限玻尔兹曼机（Deep Belief Networks/Restricted Boltzmann Machines, DBN/RBM）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）、深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）以及自动编码器（Autoencoders, AEs）等。
关键技术与模型架构
在众多技术中，CNN是应用最广泛的预训练模型，这得益于其在图像特征提取方面的天然优势。文章按时间顺序回顾了重要的CNN架构演变，从1979年的Neocognitron，到1998年的LeNet，再到里程碑式的AlexNet（2012年）、VGGNet（2014年）、GoogLeNet（2014年）、ResNet（2015年），直至近年来的DenseNet（2017年）、EfficientNet（2019年）和Vision Transformers（ViT）（2020年）。
此外，专为移动设备设计的MobileNet系列以及旨在提升模型可解释性的胶囊网络（Capsule Networks, CapsNets）也被纳入讨论。
影像学模态与生物标志物
AD的诊断高度依赖多种影像学模态来捕捉大脑的结构和功能变化。本文详细分析了以下关键模态：
- •
结构磁共振成像（sMRI）：用于检测大脑萎缩，特别是海马体和皮层厚度的变化，是AD诊断中最常用的模态。
- •
正电子发射断层扫描（PET）：包括氟脱氧葡萄糖PET（FDG-PET）和淀粉样蛋白PET（Amyloid PET），用于评估大脑代谢活动和淀粉样蛋白沉积，是重要的病理生物标志物。
- •
功能磁共振成像（fMRI）：通过血氧水平依赖（Blood Oxygenation Level Dependent, BOLD）信号反映大脑神经活动。
- •
扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）：评估白质纤维束的完整性。
- •
其他模态：如脑电图（Electroencephalogram, EEG）、磁脑图（Magnetoencephalography, MEG）和脑灌注单光子发射计算机断层扫描（SPECT）等也有应用。
数据处理与预处理
数据预处理是提升模型性能的关键环节。综述强调了预处理步骤对于提高图像质量、减少噪声和增强模型鲁棒性的重要性。常用方法包括：
- •
去噪：应用中值滤波、高斯滤波等技术去除图像噪声。
- •
标准化：将图像强度归一化到统一范围，以消除扫描设备和参数差异的影响。
- •
头骨剥离：移除MRI图像中的非脑组织部分。
- •
图像配准与分割：将不同图像对齐到标准空间，并分割出感兴趣区域。
性能评估与数据集
模型性能的评估依赖于一系列标准指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、受试者工作特征曲线下面积（Area Under the ROC Curve, AUC）以及马修斯相关系数（Matthews’s Correlation Coefficient, MCC）等。混淆矩阵（Confusion Matrix）是直观展示分类结果的重要工具。
研究主要依托几个大型公共数据集进行，其中最著名的是阿尔茨海默病神经影像学倡议（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI），此外还有OASIS、AIBL等。
疾病进展与模型应用分析
AD的发展是一个连续过程，通常从轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, MCI）开始，逐渐进展为轻度、中度乃至重度AD。不同阶段影响不同的大脑区域并伴有特定症状。深度学习模型被用于区分正常认知（Normal Control, NC）、MCI和AD，甚至预测MCI患者是否会转化为AD（即进行性MCI，pMCI）。
表格分析总结了不同深度学习技术在各种模态上的应用表现。例如，基于RBM/DBN的方法在2014年的一项研究中，使用MRI和PET数据对AD与NC的分类达到了95.35%的准确率。CNN模型表现突出，多项研究在区分AD与NC时准确率超过98%。混合模型（如CNN与RNN/LSTM结合）以及利用迁移学习（Transfer Learning, TL）的模型，在整合多模态数据（影像、临床、认知评估）和提升性能方面显示出巨大潜力。
挑战与未来方向
尽管深度学习在AD诊断中取得了显著进展，但仍面临诸多挑战：
- •
模型泛化能力：在一个数据集上训练的优秀模型，在其他数据集或临床环境中性能可能下降。
- •
数据稀缺与不平衡：高质量的标注医学数据获取困难，且不同类别（如NC、MCI、AD）的样本数可能不均。
- •
计算复杂性：尤其是处理3D医学图像和多模态数据时，对计算资源要求高。
- •
模型可解释性：深度学习模型常被视为“黑箱”，其决策过程缺乏透明度，这在要求高可信度的临床应用中是一个关键障碍。
- •
临床转化与伦理：如何将实验室中的高性能模型安全、有效、符合伦理地整合到真实的临床工作流中，是最终目标。
未来的研究方向应聚焦于：开发更鲁棒、可解释的模型架构；促进多中心、多模态数据共享以解决数据稀缺问题；探索更有效的跨域迁移学习和领域自适应方法；推动AI诊断工具与临床实践的深度融合，并通过严格的临床试验验证其有效性和实用性。
结论
深度学习已成为阿尔茨海默病诊断研究中不可或缺的强大工具。本文通过比较分析表明，卷积神经网络结合磁共振成像是目前最主流和有效的技术路线之一。通过对预处理方法、模型架构、评估指标和挑战的系统性回顾，本综述为研究人员和临床工作者提供了该领域的全景视图。虽然前路仍有挑战待克服，但持续的技术创新、数据积累与跨学科合作，必将推动AI驱动的AD诊断向着更准确、更早期、更具临床价值的方向不断发展。
