综述：人工智能与纳米诊断技术用于口腔鳞状细胞癌早期检测的图像分析研究

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）与纳米技术（如拉曼散射、生物传感器）在口腔鳞癌（OSCC）早期诊断中的协同应用。通过机器学习（ML）中的Gabor滤波器、ResNet50特征提取，结合卷积神经网络（CNN）分类模型，显著提升了口腔病变识别的准确性。尤其强调了智能手机远程筛查在医疗资源匮乏地区的潜力，为OSCC的精准早诊提供了创新解决方案。

　　

Abstract

背景：人工智能（AI）与纳米技术的融合为口腔癌早期诊断开辟了新途径。通过生物传感器、拉曼散射（Raman scattering）、生物成像和智能手机AI模块等技术的协同应用，显著提升了口腔鳞状细胞癌（OSCC）的检出灵敏度。

目标：本研究聚焦AI联合纳米技术（如拉曼散射和OSCC成像模型）在口腔癌早期诊断中的最新进展，探讨其临床转化潜力。

方法：采用混合技术路线，包括机器学习中的Gabor滤波器特征增强、ResNet50深度特征提取，以及纳米级拉曼散射光谱分析。基于智能手机的AI图像模块被开发用于高风险OSCC的便携式筛查。

结果：AI系统将口腔病变分类准确率提升至新高度。纳米生物传感器可实现分子级标志物检测，而CNN模型对口腔癌变区域的识别特异性达92%。结合物联网（IoT）的远程筛查方案，有效解决了医疗资源不均问题。

讨论：AI驱动的深度学习（DL）算法显著优化了诊断流程。Gabor-ResNet50混合模型与纳米技术的结合，为个体化治疗决策提供了新依据。

结论：AI与纳米诊断技术的整合标志着OSCC早期检测进入精准医学时代。通过ML/DL算法与便携式设备的结合，不仅实现了无创筛查，更大幅改善了患者预后。

（注：全文严格基于原文内容提炼，未添加非原文信息，专业术语均按原文格式标注）