基于卷积神经网络与乌鸦搜索算法的慢性肾病医学影像检测与分类研究

　　本研究针对慢性肾病（CKD）传统诊断方法侵入性强、效率低的问题，提出基于CNN-CS算法的智能诊断模型。通过特征优化与深度学习技术，在肾脏CT数据集上实现99.05%准确率，为AI辅助肾病早期诊断提供高精度解决方案。

　　

慢性肾病（Chronic Kidney Disease, CKD）作为一种进展性疾病，正持续对全球医疗系统产生重大影响。该疾病迫切需要早期检测与及时干预，以阻止其发展为终末期肾病。传统诊断方式存在侵入性高、耗时长且成本昂贵等局限，促使学界寻求自动化、高精度且高效的解决方案。

这项研究创新性地采用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与乌鸦搜索算法（Crow Search Algorithm, CSA）融合的框架，实现对医学影像中CKD的检测与分类。该方法通过多维度预处理技术——包括Z-score标准化、min–max归一化与鲁棒缩放（robust scaling）——显著提升输入数据质量。特征筛选阶段首先借助卡方检验（chi-square test）完成初步选择，再通过CSA进行深度优化，以增强分类精度与模型效能。

CNN架构负责从影像中捕捉复杂病理模式，依托深度学习实现CKD的精确分类。研究使用公开的肾脏CT扫描数据集进行模型训练与验证，最终取得多项突破性指标：准确率达99.05%，接收者操作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, AUC–ROC）为99.03%，精确召回曲线下面积（PR-AUC）达99.01%，同时精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数（F1-score）分别高达99.04%、99.02%与99.00%。

结果表明，CNN-CS模型在CKD诊断中不仅展现出远超传统机器学习方法的性能，还通过特征优化有效减少冗余、增强模型可解释性。该研究为人工智能驱动下的医疗诊断提供了有力工具，亦为CKD的早期筛查与管控提供了可扩展的技术路径。