本研究提出融合Vision Transformer（ViT）与门控循环单元（GRU）的3D自适应残差密集网络（VARD-GRU），采用新型海象优化算法（FWOA）优化参数，实现了94.11%的阿尔茨海默病（AD）早期检测准确率，为脑部磁共振成像（MRI）的计算机辅助诊断（CAD）提供了高精度解决方案。

本文提出一种融合Gabor纹理特征与双注意力机制（SE/AG）的改进U-Net模型，通过可训练Gabor卷积层强化肿瘤边界纹理感知，结合 ...