关键词:
深度学习
脑肿瘤
核磁共振图像
目标检测
肿瘤分割
肿瘤分类
摘要:
脑肿瘤作为高致死性神经系统疾病,精准诊断是改善预后的关键。传统影像学诊断在微小病灶识别、异质性刻画及定量分析方面存在局限,而深度学习技术为突破此类局限提供了重要技术支撑。围绕深度学习在脑肿瘤诊断的研究与应用展开系统综述:首先,梳理当前广泛使用的脑肿瘤公共数据集,归纳核心评价指标及其临床意义;其次,聚焦三大核心任务:在肿瘤检测方面,从两阶段与单阶段技术路线梳理;在肿瘤分割领域,围绕二维切片、三维体素及多对比度序列归纳;在肿瘤分类任务中,从单网络与多网络模型维度剖析,系统梳理主流方法的技术演进,总结了不同技术路线的核心特征,旨在明确当前的技术现状与发展方向,并探讨大语言模型在各项任务中的融合策略与应用前景;进而,评述深度学习模型在临床辅助诊断中的转化应用现状,剖析其面临的核心挑战,展望其临床转化路径;最后,总结现有方法的局限性,从数据、模型优化及临床应用三个层面提出未来研究的重点方向。