深度学习在脑病变分割中的挑战、优化策略与未来展望：基于2021-2024年研究的系统性综述

【编辑推荐】本研究系统综述了2021-2024年深度学习（DL）在脑肿瘤和卒中分割中的最新进展，针对类不平衡、多模态数据依赖等临床难题，提出轻量化混合网络（CNN+Transformer）等优化策略，并探讨神经架构搜索（NAS）与联邦学习的未来方向，为精准医疗提供关键技术支撑。

　　

脑肿瘤和卒中是威胁人类健康的重大疾病，全球每年新增90,000例脑肿瘤和1,500万卒中病例，其中胶质母细胞瘤（GBM）占原发性脑肿瘤的14.9%，卒中死亡率高达43%。传统依赖人工的医学影像（MI）分割方法效率低下且易受主观影响，而深度学习（DL）技术虽在语义分割任务中表现突出，却面临类严重不平衡（如病变像素占比不足1%）、多模态数据融合困难等临床挑战。

中国研究团队通过系统分析250余篇2021-2024年文献，揭示了DL在脑病变分割中的技术演进：从传统卷积神经网络（CNN）到Transformer架构的范式转变，并提出分层特征融合等优化策略。研究特别关注BraTS、ATLAS等公共数据集存在的异质性问题，指出轻量化混合网络（如CNN+Transformer）在资源受限环境中的优势。

关键技术方法
研究采用文献计量学方法筛选Google Scholar、PubMed等数据库的DL相关研究，重点分析CNN、U-Net、Transformer等架构在MRI/CT分割中的应用。通过对比BraTS等数据集的模态组合（T1/T2/FLAIR/DWI）和标注标准，评估了注意力机制、动态自适应网络对提升胶质瘤边界分割精度的作用。

研究结果

1. 现有文献综述
通过系统分析发现：2022年后Transformer在病灶分割的Dice系数平均提升12.7%，但计算成本增加3倍；轻量化设计如MobileNetv3可使参数量减少60%而精度损失<2%。

2. 研究挑战
关键问题包括：① 卒中病灶的动态演变特性导致传统CNN泛化性差；② 胶质瘤浸润性生长造成边界模糊（仅57%病例能被准确分割）；③ 多中心数据差异使模型性能波动达15.8%。

3. 优化策略
提出三级解决方案：① 形状感知损失函数提升GBM分割的Hausdorff距离指标；② 联邦学习框架下各医疗机构数据隐私保护；③ 神经架构搜索（NAS）自动生成兼顾精度与效率的模型。

4. 临床转化
案例显示：AI辅助诊断系统使胶质瘤分级准确率提升至89.3%，卒中溶栓决策时间缩短40%。但需解决标注不一致（医师间差异达20%）导致的模型偏差。

结论与展望
该研究确立了DL在脑病变分割中的三大发展方向：① 融合临床先验知识的自动化模型设计；② 联合病灶分割与患者生存预测（如GBM的OS预测AUC=0.81）；③ 隐私保护框架下的分布式学习。这些进展将推动精准神经外科和急诊卒中诊疗的变革，但需通过标准数据集建设和跨学科协作解决临床转化瓶颈。