基于Vision Transformer的阿尔兹海默症MRI图像分类
2026-01-07 19:53:48
行业：医疗健康、人工智能
载体：算法模型
技术：Python、PyTorch、Transformers
业务和功能介绍
使用GFNet 模型对来自 ADNI（阿尔茨海默病神经影像学倡议）的脑部 MRI 图像进行
分类，以识别阿尔茨海默症（AD）与认知正常（CN）状态，准确率达到 74.85%，并
展示了优秀的泛化能力和鲁棒性。
系统以GFNet模型为核心，具备以下功能模块：
1. 图像预处理模块
支持图像统一缩放至224×224像素；
提供数据增强功能（随机水平翻转、随机擦除等）；
支持灰度转换与自动黑边裁剪，突出关键区域。
2. 特征提取与分类模块
基于GFNet的块嵌入与位置编码，提取图像全局特征；
通过频域全局滤波层（Global Filter）捕获长程依赖关系；
经多层Transformer块与MLP层进行高层次特征融合与分类。
3. 训练与评估模块
支持余弦退火学习率调整、早停机制等训练策略；
提供准确率、损失曲线、混淆矩阵等可视化评估工具；
支持模型检查点保存与最佳模型自动选择。
4. 预测服务模块
提供单张或批量MRI图像的AD/CN状态预测；
输出分类结果及相关置信度。
分类，以识别阿尔茨海默症（AD）与认知正常（CN）状态，准确率达到 74.85%，并
展示了优秀的泛化能力和鲁棒性。
系统以GFNet模型为核心，具备以下功能模块：
1. 图像预处理模块
支持图像统一缩放至224×224像素；
提供数据增强功能（随机水平翻转、随机擦除等）；
支持灰度转换与自动黑边裁剪，突出关键区域。
2. 特征提取与分类模块
基于GFNet的块嵌入与位置编码，提取图像全局特征；
通过频域全局滤波层（Global Filter）捕获长程依赖关系；
经多层Transformer块与MLP层进行高层次特征融合与分类。
3. 训练与评估模块
支持余弦退火学习率调整、早停机制等训练策略；
提供准确率、损失曲线、混淆矩阵等可视化评估工具；
支持模型检查点保存与最佳模型自动选择。
4. 预测服务模块
提供单张或批量MRI图像的AD/CN状态预测；
输出分类结果及相关置信度。
项目实现
基于 PyTorch 实现了完整的 GFNet 架构；
• 共计预处理了 21,520 张 MRI 图像，包括灰度转换、随机水平翻转、随机擦除和 CLAHE
对比度增强等；
• 经过多轮在网络深度和嵌入维度方面的优化，修复了因验证集数据增强导致的特征提取
干扰问题。
• 共计预处理了 21,520 张 MRI 图像，包括灰度转换、随机水平翻转、随机擦除和 CLAHE
对比度增强等；
• 经过多轮在网络深度和嵌入维度方面的优化，修复了因验证集数据增强导致的特征提取
干扰问题。
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