换一批摘要乳腺癌作为女性最高发的恶性肿瘤之一,在全球范围内对女性健康构成严重威胁.其精确的病理诊断不仅关系到患者的治疗方案选择,也直接影响到治疗效果和患者生存质量.随着医学影像技术的不断进步,数字病理图像已逐渐成为临床诊断的标准手段,由此也带来对大量数据进行处理和分析的挑战.深度学习,尤其是卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在自动化分析乳腺肿瘤病理图像方面展现了显著的优势和潜力,为提升诊断的精确度和效率开辟了新的途径.本综述旨在系统性地探讨深度学习,特别是CNN在乳腺肿瘤病理图像分类、检测识别和分割等方面的最新研究进展和应用.本文深入分析了该领域当前所面临的技术挑战,如数据稀缺性、模型可解释性以及模型泛化的问题,并对这些问题提出了可能的解决策略.最后,本文展望了未来的研究方向,特别关注于如何融合多模态数据、增强模型的鲁棒性和解释性等方面,以期为乳腺癌病理图像分析领域的未来研究提供有益的参考和启示.通过本综述,希望能够引起更多研究者的关注,推动该领域的研究进展,进一步促进深度学习技术在临床实践中的应用,为乳腺癌的早期诊断以及预后预测提供更为精准的决策依据.
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分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2025.01.012
发布时间
2025-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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