摘要：随着阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）对全球老年人群体健康构成日益严峻的挑战，早期诊断显得尤为重要。本文提出了一种基于 Swin-Transformer 的阿尔茨海默病早期影像诊断系统，旨在利用医学影像数据（如脑MRI图像）对患者的认知状态进行分类，从而实现对轻度认知障碍（MCI）和其他认知障碍的精准识别。
作者信息
编号：PCV-8
大小：199M
作者：Bob(原创)
项目概述
随着阿尔茨海默病（AD）对全球老年人群体健康构成日益严峻的挑战，早期诊断变得愈加重要。传统的阿尔茨海默病诊断方法依赖于临床症状和神经心理学评估，导致早期诊断存在较大延误。本文提出了一种基于Swin-Transformer的阿尔茨海默病早期影像诊断系统，旨在利用脑MRI图像对患者的认知状态进行自动化分类，从而实现精准识别轻度认知障碍（MCI）、极轻度认知障碍、无认知障碍和中度认知障碍等不同认知状态。
该系统采用了Swin-Transformer模型，结合了卷积神经网络（CNN）与Transformer的优势，通过自注意力机制和位移窗口技术，有效处理医学影像中的局部与全局信息。这种方法使得系统在处理医学影像时具有较高的精度和鲁棒性，能够从大规模数据中提取细节信息，并提高计算效率。Swin-Transformer的创新结构，特别是在图像特征提取和分类任务中的应用，展示了其在阿尔茨海默病早期诊断中的优势。
通过使用来自ADNI数据库的阿尔茨海默病影像数据集进行训练，系统能够在实时分类任务中展现出高效性与准确性，准确区分不同认知障碍状态。本文所提系统具有广泛的应用前景，不仅能够支持早期干预和个性化治疗，还为临床决策提供了强有力的技术支持，推动了医学影像智能化诊断的进程。
算法概述
1.Swin Transformer
Swin Transformer由微软公司的研究人员推出，是一种有效结合了 CNN 和 Transformer模型优势的新型架构。它旨在以类似 CNN 的分层方式处理图像，同时利用变换器固有的自我关注机制。这种混合方法使 Swin 变换器能够有效处理各种规模的视觉信息，从而使其在广泛的视觉任务中具有高度的通用性和强大的功能。
Swin Transformer 的核心创新在于其分层结构和基于移位窗口的自我注意力机制。与标准视觉转换器（ViT）在整个图像中应用自我注意力不同，Swin Transformer将图像划分为不重叠的小窗口，在这些窗口内计算自我注意力，从而减少了计算复杂性。此外，Swin Transformer引入了窗口移位技术，使得在连续的Transformer块之间，图像区域能在不同层之间相互影响，从而更好地整合局部与全局上下文信息。
图1 Swin Transformer多层级表示和ViT对比
如图1所示，Swin Transformer从小的patch开始，通过在深层次逐步合并相邻patch的方式构建了一个层级化的表示。通过这些层级特征图，Swin Transformer可以像FPN和U-Net那样进行多尺度密集预测。通过对图像分区（用红色标出）进行非重叠窗口的局部自注意力计算实现了线性的计算复杂度。每个窗口的patch的个数是固定的，因此计算复杂度和图像的大小成线性关系。
相比于之前只能产生单一分辨率特征图和平方复杂度的Transformer模型，Swin Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干网络（backbone）。
图2：Swin Transformer网络架构
该架构详细展示了 Swin-Transformer 模型如何通过逐层处理和 Patch Merging 实现高效的图像特征提取。每个阶段的 Swin Transformer Block 通过不同的自注意力机制（如 W-MSA 和 SW-MSA）逐步提升图像理解的深度。通过多层次的处理和特征合并，该模型在处理大规模图像数据时表现出色，特别适合于图像分类和目标检测等任务。
Swin Transformer解决了以往基于 CNN 和 Transformer的模型的几个局限性。首先，它的分层设计可以高效处理多种分辨率的图像，有助于完成需要同时了解精细细节和整体结构的任务，如物体检测和语义分割。其次，通过将自我关注机制定位到窗口并采用移位窗口，Swin Transformer 大幅降低了计算要求，使其更易于扩展到大型图像和数据集。最后，它的架构通过将局部特征无缝集成到更广泛的上下文中，实现了更好的特征学习，从而提高了各种视觉任务的性能。
系统设计
本系统旨在实现阿尔茨海默病（AD）早期影像的自动诊断与分类，采用“数据输入 + 模型推理 + 结果展示”的一体化工作流程。整个系统架构包括多个模块，涵盖了从数据输入到结果展示的各个环节，以确保诊断过程的高效与准确。
图3 系统整体流程图
硬件配置
该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。
表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)
软件环境
对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。
表2 系统软件配置(真实运行环境)
数据集构建
1.数据来源
本系统使用的阿尔茨海默病影像数据来自ADNI（阿尔茨海默病神经影像计划）数据库，该数据库包含健康对照组（NC）、轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）患者的MRI影像数据，并提供多时间点的纵向扫描。通过筛选ADNI中的影像数据，构建了一个涵盖不同认知障碍状态（轻度、中度、极轻度认知障碍及无认知障碍）的数据集，为阿尔茨海默病的早期诊断提供高质量的训练数据，并推动了深度学习和人工智能技术在医学影像分析中的应用。
图4 数据集来源
图5 数据集图片
2.分类格式
该格式用于图像分类任务，广泛应用于包括Swin Transformer在内的深度学习模型训练。数据集中的图像将根据类别进行分类，以确保数据与模型的高效匹配，从而提升分类精度和推理效率。
图6 分类数据集格式
3.数据集划分
本研究使用的分类图像数据集仅包含按类别整理的图像文件，该数据集适用于图像分类任务，用于模型的训练与验证。
图7 数据集划分：测试集和训练集
模型训练
Swin Transformer是一种常用于图像分类的深度学习模型。其训练过程包括超参数设置、模型训练及结果可视化。通过分层结构与移位窗口自注意力机制，模型能高效提取局部与全局特征，提升分类精度与效率。在大规模数据集上，Swin Transformer表现出优异的分类性能与计算效率。
图8 模型训练流程图
1.配置文件与超参数设置
以下是关于Swin Transformer模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。
表4 Swin Transformer模型训练超参数设置
2.模型性能评估
在 Swin Transformer模型的训练过程中，模型性能评估是衡量其在图像分类任务中表现的重要环节，能够全面反映模型在分类精度和泛化能力方面的表现。科学而准确的评估不仅有助于揭示模型的优势与不足，还能为后续的改进与优化提供可靠依据。
运行：model_swin_transformer.py
（1）训练与验证准确率和损失曲线
图9 Swin Transformer训练与验证准确率和损失曲线
该图展示了模型在训练过程中训练和验证准确率及损失的变化。训练准确率稳步上升并趋于稳定，验证准确率波动较大，可能表明过拟合。训练损失下降，验证损失初期较高且波动较大，进一步验证了过拟合的可能性。整体来看，模型在训练集表现良好，但验证集波动大，提示需改进泛化能力，如使用正则化技术。
（2）混淆矩阵热力图
图10 Swin Transformer混淆矩阵热力图
该热力图展示了模型在不同认知障碍状态下的混淆矩阵，数值代表实际与预测标签的匹配程度。模型在“轻度认知障碍”类别中正确预测99%，在“无认知障碍”类别中为98%。整体表现优秀，特别在“中度认知障碍”和“无认知障碍”类别几乎100%准确，只有“极轻度认知障碍”出现少量误分类。总体显示模型在识别认知障碍状态时准确性高。
（3）各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图
图11 各类认知障碍的分类性能评估：准确率、精确率、召回率与F1分数图
该图展示了模型在各类认知障碍状态下的性能评估，准确率为97%。精确率、召回率和F1分数均接近1，特别是在“中度认知障碍”类别中达到100%。其他类别如“轻度认知障碍”和“无认知障碍”也表现优异，精确率和召回率超过0.98，F1分数为0.98，表明模型能准确识别各类认知障碍并具有较强的召回能力。总体而言，模型在分类任务中展现了卓越性能和良好泛化能力。
（4）训练日志（Training Log）
训练日志记录了Swin Transformer模型在训练过程中的详细信息，包括训练轮次、每轮的损失值、验证准确率以及训练时间等，这些信息帮助评估模型的训练效果和性能。
图12 Swin Transformer训练日志
运行展示
运行MainProgram.py
图13 系统主界面
图14 极轻度认知障碍
图15 轻度认知障碍
图16 无认知障碍
图17 中度认知障碍
图18 医疗影像诊断报告
图19 结果保存
图20 诊断报告
文件清单
本项目的文件清单如下所示：
拓展服务
我们为有进一步需求的用户提供以下有偿拓展服务，包括但不限于：
温馨提醒：上述服务均为有偿服务。我们会根据您的实际需求、项目规模与技术复杂度，提供对应的方案评估与费用报价，在充分沟通后再开展具体工作。若您有环境搭建、功能开发、模型训练或远程指导等需求，欢迎先与我们联系，我们将尽量在预算与效果之间为您找到合适的平衡方案。
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