综述：基于多种卷积神经网络架构的放射图像中肾脏肿瘤与囊肿自动分割的系统性综述

　　本综述系统回顾了卷积神经网络（CNN）在肾脏肿瘤与囊肿放射图像自动分割中的应用进展，重点分析了不同CNN架构（如U-Net、ResNet）在CT、MRI等模态中的性能，指出当前研究在数据集规模（部分仅少量图像）与诊断全面性方面的局限，并强调自动分割技术对提升肾癌早期诊断（如肾细胞癌RCC）与慢性肾脏病（CKD）管理的重要性，为未来智能诊疗方向提供参考。

　　

基于深度学习技术的肾脏肿瘤与囊肿自动分割研究进展

引言

肾脏疾病尤其是慢性肾脏病（CKD）和肾细胞癌（RCC）已成为全球健康的重要威胁。据研究显示，CKD影响全球超过10%的人口，并在2016年成为第十六大致死原因，预计到2040年将上升至第五位。肾癌在2018年占所有癌症病例的2.2%，导致403,262人死亡，凸显了早期诊断和治疗的紧迫性。放射成像技术如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和超声（US）为肾脏肿瘤和囊肿的检测提供了关键信息，包括大小、形状、位置和代谢特性。然而，手动分割这些图像既耗时又容易出错，因此自动分割方法成为研究热点。

基于深度学习的医学图像分析

深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在医学图像分析中表现出卓越能力。CNN通过卷积滤波器处理复杂图像特征，适用于分类、分割、检测和检索任务。在肾脏影像中，CNN架构能够自动识别肿瘤和囊肿区域，减少对人工操作的依赖，并提高诊断的一致性和效率。

材料与方法

本综述遵循PRISMA（2020）指南，系统检索了2018年至2024年间发表的97篇相关文献，主要从PubMed、Google Scholar、IEEE Xplore和Scopus等数据库中筛选。关键词包括肾脏分割、自动分割、囊肿、肿瘤、肾 masses、ADPKD、RCC、CT、MRI、US、CNN架构和深度学习。重点关注使用CNN进行肾脏及肾 masses 分割的研究。

文献综述

多项研究应用不同CNN模型（如U-Net、ResNet、VGG）进行肾脏肿瘤和囊肿的自动分割。例如，一些研究利用CT图像训练模型，实现了高精度分割，Dice系数可达0.9以上；其他研究则采用MRI或US数据，但效果因图像质量和数据集规模而异。大多数研究使用的图像数量有限（仅少量至数千张），而少数研究使用了大规模数据集（数十万图像），这表明数据量是影响模型性能的关键因素。此外，这些研究不仅分割肾脏结构，还尝试区分恶性与良性肿瘤，但全面诊断仍具挑战性。

CNN分割模型在临床实施中的挑战

尽管CNN模型在研究中表现优异，但其临床应用面临多重挑战：

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  数据多样性不足：有限的数据集可能导致模型泛化能力差，难以适应不同人群和设备差异。
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  计算资源需求：复杂的CNN架构需要高性能硬件，这在资源有限的环境中难以实现。
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  模型解释性：深度学习模型的"黑箱"特性使医生难以信任其输出，需进一步开发可解释AI技术。
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  临床整合障碍：自动分割系统需要与现有医疗工作流程无缝集成，而这涉及技术适配性和人员培训问题。

讨论

本综述涵盖2017年至2024年的研究，显示CNN在肾脏图像分割中具有显著潜力，尤其在CT和MRI模态中。然而，研究之间存在明显差异，例如数据集规模、评估指标（如准确性、Dice系数）和模型架构选择。这些差异使得直接比较结果困难，并突出了标准化和大规模多中心研究的必要性。未来工作应聚焦于扩大数据集、优化模型效率以及增强临床实用性。

结论与未来展望

CNN模型在肾脏肿瘤和囊肿的自动分割中展现出广阔前景，有助于早期诊断和个性化治疗。智能诊断技术旨在减少人为错误、提高效率，并最终改善患者预后。未来研究应探索多模态图像融合、迁移学习和实时处理技术，以推动CNN从实验室向临床环境的转化。同时，需解决伦理和数据隐私问题，确保AI在医疗领域的负责任应用。

伦理声明

作者声明本研究为原创工作，未发表过，无利益冲突，且真实反映了研究分析。