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。
表3 数据集基本信息)
图4 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5 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6 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7 模型训练流程图
运行展示
运行app.py
图3 登录界面
这是系统的登录界面，用户可以输入用户名和密码进行登录。界面简洁，背景使用渐变色，具有现代感。用户可以在此页面注册一个新账号，或直接进入系统。
图4 注册界面
这是用户注册界面，要求用户输入用户名、密码、医生姓名以及所属科室的信息。该页面帮助未注册的用户创建账户，完成注册后即可使用系统。
图5 注册成功
这是注册成功后的界面，系统会提示用户注册成功，并显示一个提示信息，告知用户可以在3秒后自动跳转到登录页面。
图6 系统主界
这是系统的主界面，用户可以选择不同的功能模块，包括AI诊断、数据分析和检测记录。界面设计简洁，用户可以轻松访问各项功能。
图7 诊断结果-胶质瘤
这是系统针对“胶质瘤”图像的AI诊断结果，展示了预测类别及其置信度。系统会输出预测的肿瘤类型，并给出详细的类别分布与相关分析。
图8 诊断结果-脑膜瘤
这是系统针对“脑膜瘤”图像的AI诊断结果，展示了预测类别及其置信度，并提供了该类别的概率分布。
图9 诊断结果-脑肿瘤
这是系统对“脑肿瘤”图像的AI诊断结果，展示了该图像被分类为脑肿瘤，并且显示了置信度以及各类肿瘤的概率分布。
图10 数据分析
这是系统的数据分析界面，展示了各类肿瘤的诊断占比，信度分布，以及分类分布的雷达图。通过这些图表，用户可以查看检测数据的详细分析。
图11 医生检测记录
这是医生的检测记录管理页面，显示了各个医生的历史检测记录，包括检测时间、医生姓名、科室、诊断结果和置信度等信息。
图12 诊断报告
这是AI诊断生成的报告，展示了诊断结果、各类肿瘤的比例以及重要说明，报告内容包括医生的建议和对患者的进一步提示。
运行train.py
图13 训练结果与模型评估报告
该图展示了训练过程中的模型评估结果，最终准确率为96.78%，并提供了每个类别的精确度、召回率及F1分数。
图14 简化模型混淆矩阵（Confusion Matrix）
该图展示了简化模型在脑肿瘤分类任务中的混淆矩阵，显示了三类（胶质瘤、脑膜瘤、脑肿瘤）之间的分类结果。大部分图像都被正确分类，但仍然存在少量误分类。比如，胶质瘤（brain_glioma）和脑膜瘤（brain_menin）之间有少量的混淆。
图15 简化模型训练曲线（Training Curves）
该图展示了训练和测试集的损失（Loss）与准确率（Accuracy）随训练迭代（Epochs）的变化趋势。训练损失逐步下降，测试准确率持续上升，表明模型在训练过程中逐渐收敛并提高了分类性能。同时，学习率调度器调整了学习率，保持模型在训练中的高效性。
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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