基于深度迁移学习的肾癌诊断

不可治愈的疾病持续在全球医疗系统中构成重大挑战，其流行病学受生活方式、经济、社会和遗传因素的影响。其中，肾脏疾病是一项关键的全球性健康议题，需要不断研究以改进早期诊断和治疗。近年来，深度学习 (DL) 在医学影像和诊断方面显示出前景，推动了肾癌 (KC) 检测的自动化显著进展。然而，DL 模型的成功高度依赖于高质量、领域特定的数据集，这些数据集往往有限且昂贵获取。此外，DL 模型需要大量计算资源和存储，限制了其在临床实际应用中的部署。为克服这些障碍，迁移学习 (TL) 作为一种有效方法，使能够复用来自相关领域的预训练模型以增强 KC 诊断。本文提出了一套全面的 DL-based TL 框架综述，用于 KC 检测，系统性地审阅关键方法、优势与局限性，并分析其实际性能。进一步讨论了将 TL 应用于医学影像的挑战，并概述了可能影响未来研究的新兴趋势。该综述表明，TL 在精准医学中，特别是在肿瘤学中发挥了变革性作用，通过提高诊断准确性、降低计算需求，并支持 AI 驱动工具在医疗保健中的集成。提供的见解为研究人员和实践者提供了有价值的指导，为未来在 KC 诊断和个体化治疗策略方面的进展铺平了道路。