肿瘤图像分类论文汇总

肿瘤图像分类是医学影像分析领域的重要研究方向，近年来随着学习技术的发展取得了显著进展。将系统梳理肿瘤图像分类的关键技术、代表性论文和研究趋势。

一、肿瘤图像分类基础方法

1.1 传统特征与学习结合方法

早期研究主要将传统图像特征与学习特征相结合的方法。例如，有研究将网络提取的特征与传统图像特征(LBP、SFTA等)相结合，形成更全面的特征表达。网络提取的是高级语义特征，而传统图像特征则提供低级纹理信息。这种方法在脑肿瘤MRI图像分类中取得了良好效果，通过对比度增强预处理后，使用AlexNet提取高级特征，并结合LBP等传统特征进行分类。

1.2 卷积神经网络的应用

随着学习的发展，各种卷积神经网络架构被应用于肿瘤图像分类：

这些方法在BRATS等公开数据集上验证了有效性，其中BRATS 2013包含30个病人，BRATS 2015包含54例LGG和220例HGG，BRATS 2017/2018包含285个病例(75 LGG和210 HGG)。

二、创新性肿瘤分类方法

2.1 生成对抗网络(GAN)在肿瘤分类中的应用

条件GAN(cGAN)结合Atrous卷积和通道注意力机制(CAW)被提出用于超声图像乳腺肿瘤分割分类。该方法使用生成器网络包含编码器(7个卷积层)和解码器(7个反卷积层)，在特定层间插入atrous卷积块和通道注意力层。鉴别器则判断生成的分割结果真实性。分类阶段从肿瘤边界计算13个统计特征(如分形维度、凸包等)，通过穷举特征选择算法选择最优特征集，最终使用随机森林分类器区分良恶性肿瘤。

2.2 多任务学习与通用医学AI

有研究提出基于学习的集成模型，用于同时检测和分类脑部肿瘤和缺血性中风。通过合并BRATS2015和ISLES2015数据集，使用增强的UNET架构实现特征融合，解决多任务问题。该方法在检测和分类方面的平均准确率达到99.56%，特异性99.99%，F1-score 99.57%，展示了多疾病检测的潜力，是向通用医学AI(AGI)迈进的重要尝试。

2.3 两阶段级联网络

Two-Stage Cascaded U-Net"是BraTS 2019分割挑战赛的冠军方案。该方法采用两阶段级联网络架构，第一阶段网络进行初步分割，第二阶段网络进行精细分割，通过特定的数据预处理、增强策略和损失函数设计，在脑肿瘤分割任务中取得了最优性能。

三、研究趋势与前沿方向

3.1 Segment Anything Model(SAM)在医学图像中的应用

SAM模型及其医学专用版本MedSAM在肿瘤图像分割分类中展现出强大潜力。MedSAM-2不仅能分割2D/3D医学图像，还能实现"一次提示分割"功能，用户只需对一个图像提供提示，模型就能自动对所有后续图像中相同类型物体进行分割。这种方法在性能上超越了现有模型，展现出更强的泛化能力。

3.2 多尺度多模态方法

基于学习的多尺度多模态脑肿瘤图像分类方法(MSMCNN)使用BRATS15数据集(220幅HGG和54幅LGG MR图像)，从四种MRI模态(t1、t1c、t2、flair)中提取特征。该方法对每个模态进一步划分为三个不同大小的patch(64×64、128×128、240×240)，通过多尺度处理提高分类性能。

3.3 肿瘤分子亚型与图像特征关联

研究尝试将分子亚型与影像特征相关联，使用五种机器学习方法训练分类器模型，基于8,791个TCGA样本(26种癌症、106个亚型)生成412,585个不同分类器，创建包含737个预测模型的在线资源，为非TCGA患者肿瘤样本的分子亚型分类提供基因特征资源。

四、公开数据集与评估标准

4.1 常用肿瘤图像数据集

4.2 评估指标

肿瘤图像分类研究常用的评估指标包括：

五、未来研究方向

1. 弱监督与零样本学习：解决医学标注数据稀缺问题，零样本图像分类通过嵌入空间和生成模型方法，有望在不依赖大量标注样本的情况下实现肿瘤分类

2. 3D图像分析：开发更高效的3D医学图像分析方法，如大规模预训练技术PreCT-160K包含160,000个CT体积，涵盖100多种解剖结构

3. 多模态融合：结合不同成像模态(如PET/CT)和多组学数据，提高分类准确性

4. 实时分类系统：优化算法效率，开发可用于临床实时决策的支持系统

5. 隐私保护技术：在保证患者隐私的前提下开展肿瘤图像分析研究

肿瘤图像分类研究正朝着更精准、更高效、更通用的方向发展，学习与传统方法的结合、多模态数据融合以及弱监督学习等新技术将持续推动该领域的进步。未来，这些技术有望进一步转化为临床实用工具，提高肿瘤诊断的准确性和效率。