基于多模态影像的阿尔茨海默病诊断算法综述

摘要：近年来，阿尔茨海默病(Alzheimer’s Disease, AD)的发病率持续上升，早期精准诊断是当前研究的难点。文章重点探讨了基于多模态影像与深度学习的AD分类算法，对比分析了多种算法在处理单模态与多模态数据时的性能差异。研究发现，融合多模态数据的模型在多种AD分类任务中普遍表现更优，如基于VGG16的迁移学习模型在AD与正常对照(Normal Control, NC)分类任务中的准确率高达98.3%。文章还通过对比揭示了不同模型在特征选择、计算效率和泛化能力方面的优势与劣势，为推动计算机辅助AD诊断技术走向临床应用提供了优化方向。