本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，特別是針對多變量和高維度醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集的分類問題，提出一種深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，優(yōu)化算法對于調(diào)整和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)起到至關(guān)重要的作用。優(yōu)化算法的性能直接影響到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度、穩(wěn)定性以及最終模型的準(zhǔn)確度。adam優(yōu)化算法由于其自適應(yīng)性能較好，已經(jīng)成為許多深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中的首選優(yōu)化算法。其核心在于計算梯度的指數(shù)移動平均數(shù)，并根據(jù)移動平均數(shù)調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率。盡管adam優(yōu)化算法效果很好，易于實現(xiàn)，且在各種不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)集上均能表現(xiàn)出良好的性能，但在面對更為復(fù)雜和多變的訓(xùn)練環(huán)境時，現(xiàn)有的優(yōu)化算法還存在一些不足。

2、其中，梯度飽和是一個突出的問題，尤其是在深層網(wǎng)絡(luò)中，梯度很容易因為連續(xù)的乘法操作而指數(shù)級減少，導(dǎo)致訓(xùn)練早期就發(fā)生梯度消失的現(xiàn)象。這種情況下，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的更新嚴(yán)重受限，學(xué)習(xí)進程緩慢，使得模型難以從數(shù)據(jù)中學(xué)到有用的特征表示。

3、另一個常見的問題是局部最小值，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化過程中可能會陷入局部最小而非全局最小，特別是在解空間復(fù)雜、峰值眾多的情況下。局部最小值陷阱可能導(dǎo)致訓(xùn)練收斂過早，使模型無法達到潛在的最優(yōu)性能。除此之外，學(xué)習(xí)率的調(diào)整問題也不可忽視。雖然adam優(yōu)化器提供了一種自適應(yīng)的學(xué)習(xí)率調(diào)整機制，但在實際使用中該機制并非總能覆蓋所有情況。某些特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或數(shù)據(jù)分布可能需要更加精細(xì)的學(xué)習(xí)率控制策略以避免過擬合或在訓(xùn)練中滯后。

4、針對這些挑戰(zhàn)，研究者們一直在探索更為高效的優(yōu)化技術(shù)。然而，要在保證穩(wěn)定性的基礎(chǔ)上提升優(yōu)化器的性能，并對復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較強的泛化能力，同時又不過分增加算法的實現(xiàn)和運行成本，無疑是一項艱巨的任務(wù)。因此，開發(fā)一個更加高效且穩(wěn)定的優(yōu)化器，它能夠解決梯度飽和、局部最小值陷阱和學(xué)習(xí)率調(diào)整不靈活等一系列問題，對于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練尤為重要，這不僅能夠提高模型的訓(xùn)練效率和分類精度，也能夠推動深度學(xué)習(xí)技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了有效解決現(xiàn)有優(yōu)化算法在處理高維度、復(fù)雜分布的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)時所面臨的挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出了一種用于阿爾茨海默癥醫(yī)學(xué)圖像分類的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法。核心思想是對標(biāo)準(zhǔn)adam算法進行了創(chuàng)新性地改進，融合熵權(quán)重調(diào)整和自適應(yīng)梯度策略，使之能夠更高效地適應(yīng)阿爾茨海默病(ad)分類中的特定需求。該方法不僅優(yōu)化了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)的學(xué)習(xí)過程，而且明顯提高了ad醫(yī)學(xué)圖像分類的精確度和效率，使其在早期診斷和評估病情的嚴(yán)重程度方面具有顯著的價值。

2、s1.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：本發(fā)明的第一步驟是獲得阿爾茨海默癥的mri醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進行徹底的預(yù)處理。預(yù)處理步驟包括圖像的標(biāo)準(zhǔn)化、去噪聲處理、尺寸調(diào)整等，旨在提高圖像數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保其適合進行深度學(xué)習(xí)。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)將構(gòu)建成數(shù)據(jù)集，隨后該數(shù)據(jù)集被隨機劃分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。這一流程不僅為模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的輸入，而且通過隨機劃分，保證了數(shù)據(jù)的多樣性和模型評估的客觀性。

3、s2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)設(shè)計：建立在數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)之上，本發(fā)明進一步選擇了適用于ad圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型結(jié)構(gòu)旨在捕捉醫(yī)學(xué)圖像中的深層特征，包括多個卷積層、激活函數(shù)、池化層及全連接層。cnn模型的設(shè)計考慮了阿爾茨海默病特有的圖像特征，通過深度學(xué)習(xí)的方法，提取與ad分類密切相關(guān)的特征表示。

4、s3.bge-adam優(yōu)化算法實現(xiàn)：本發(fā)明的核心部分是改進后的bge-adam優(yōu)化算法。通過引入熵權(quán)重調(diào)整機制，bge-adam算法在模型訓(xùn)練過程中增加了隨機擾動，有助于模型擺脫局部最優(yōu)解，探索更廣闊的參數(shù)空間。同時，自適應(yīng)梯度策略使得學(xué)習(xí)率能夠根據(jù)梯度變化動態(tài)調(diào)整，精細(xì)控制每一步的參數(shù)更新。這兩項創(chuàng)新共同優(yōu)化了學(xué)習(xí)過程，加速模型收斂，同時降低了過擬合的風(fēng)險。

5、s4.模型訓(xùn)練與評估：利用預(yù)處理好的數(shù)據(jù)集和選擇的cnn模型，應(yīng)用bge-adam優(yōu)化算法進行模型訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，模型在訓(xùn)練集上進行迭代學(xué)習(xí)，在驗證集上進行性能評估，以監(jiān)控學(xué)習(xí)進度和防止過度擬合。通過不斷的優(yōu)化和調(diào)整，直到模型在驗證集上達到預(yù)期的精度和召回率。最終，測試集被用于驗證模型的泛化能力和實際應(yīng)用性能，確保其在ad分類任務(wù)中的有效性和準(zhǔn)確性。

6、s5.評估模塊，對分類結(jié)果進行評估。

7、總體而言，本發(fā)明通過這一系列創(chuàng)新性的技術(shù)方案，顯著提高了阿爾茨海默病醫(yī)學(xué)圖像的處理和分類性能，為ad的早期診斷和治療提供了有力的技術(shù)支持。

8、相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下顯著優(yōu)點：

9、相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的改進之處并不僅限于提升了阿爾茨海默病(ad)圖像的分類性能。通過創(chuàng)新性地融合熵權(quán)重調(diào)整機制和自適應(yīng)梯度策略，本發(fā)明在多個方面展現(xiàn)了顯著的優(yōu)勢和廣泛的應(yīng)用潛力；

10、首先，熵權(quán)重的引入為優(yōu)化過程增添了一種有效的探索機制。這種基于熵的隨機擾動不僅增加了模型尋找全局最優(yōu)解的可能性，也為避免陷入局部最優(yōu)提供了一種自然而然的解決方案。這樣的設(shè)計思路使得模型能夠在更廣泛的參數(shù)空間內(nèi)搜索到更加優(yōu)質(zhì)的結(jié)果，從而大幅提升了學(xué)習(xí)算法的魯棒性和泛化能力；

11、其次，自適應(yīng)梯度策略的引入有效地優(yōu)化了學(xué)習(xí)率的調(diào)整機制。通過精細(xì)控制每一次的參數(shù)更新，這種策略不僅提高了訓(xùn)練過程的效率，而且也減少了訓(xùn)練過程中可能出現(xiàn)的波動性，使得模型收斂更加穩(wěn)定和快速。這種自動調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法，降低了過擬合的風(fēng)險，同時也減輕了調(diào)參負(fù)擔(dān)，極大地提高了模型訓(xùn)練的易用性和靈活性。

12、梯度變化率cr_t的計算如下公式所示：

13、

14、動態(tài)調(diào)整的β1和β2如下公式所示：

15、β1，t＝β1，min+(β1，max-β1，min)×(1-crt)

16、β2，t＝β2,min+(β2，max-β2,min)×(1-crt)

17、梯度預(yù)測模型可以幫助調(diào)節(jié)梯度更新路徑，其計算如下公式所示：

18、

19、計算熵權(quán)重調(diào)整系數(shù)et如下公式所示：

20、

21、其中ω為控制噪音級別的超參數(shù)，表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

22、集成以上調(diào)整策略，參數(shù)更新規(guī)則如下公式所示：

23、mt＝β1，t·mt-1+(1-β1，t)·gt

24、

25、此外，本發(fā)明所提出的bge-adam優(yōu)化算法在阿爾茨海默病圖像分類任務(wù)中的應(yīng)用，不僅顯著提高了分類的精度和效率，也進一步證明了該算法在處理復(fù)雜、高維度的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)時具有出色的性能。這為未來深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用奠定了堅實的基礎(chǔ)，尤其是在早期診斷和疾病進程監(jiān)控方面，有望為患者提供更加精準(zhǔn)和個性化的治療方案。

26、綜上所述，本發(fā)明不僅在技術(shù)層面上實現(xiàn)了創(chuàng)新，還在實際應(yīng)用中展現(xiàn)了巨大的潛力和價值。通過對標(biāo)準(zhǔn)adam優(yōu)化算法的改進，本發(fā)明為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供了一種更加高效、可靠的優(yōu)化策略，尤其是在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，為早期診斷和病情評估提供了重要的技術(shù)支撐，具有廣泛的推廣和應(yīng)用前景。