换一批卷积神经网络与Vision Transformer在胶质瘤中的研究进展
Research progress of convolutional neural network and vision transformer in gliomas
摘要胶质瘤因高度异质性、强侵袭性及预后差,传统诊疗面临巨大挑战.深度学习技术的引入为其精准诊疗提供了新路径,其中卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与Vision Transformer(ViT)是核心工具.CNN凭借层级化卷积操作在局部特征提取(如肿瘤边缘、纹理细节)上具有天然优势,而ViT基于自注意力机制在全局上下文建模(如肿瘤跨区域异质性、多模态关联)方面表现突出,二者的融合策略通过整合局部精细特征与全局关联信息,在应对胶质瘤边界模糊、跨模态数据异构性等临床难题中展现出显著优势.本文综述了二者在胶质瘤检测与分割、病理分级、分子分型、预后评估等关键临床任务中的研究进展,阐述了原理、单独应用及融合策略.同时,本文也探讨了当前研究中存在的挑战,诸如对数据标注的强依赖性、模型可解释性不足等问题,并展望了未来的发展方向,例如构建轻量化架构、发展自监督学习以及推进多组学融合等前沿,以期为胶质瘤智能诊断提供系统性参考.
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关键词
胶质瘤深度学习卷积神经网络Vision Transformer磁共振成像gliomadeep learningconvolutional neural networkvision transformermagnetic resonance imaging
栏目名称
DOI
10.12015/issn.1674-8034.2026.01.026
发布时间
2026-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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