综述：人工智能在神经肿瘤学诊断、分级和分割中的应用：叙述性综述

这篇综述全面探讨了人工智能（AI）在神经肿瘤学中的应用，涵盖诊断（如MRI和CT影像分析）、分级（WHO分级预测）及分割（肿瘤组织与健康组织区分）三大领域。通过分析28篇文献，作者指出深度学习（DL）和机器学习（ML）在脑肿瘤（如胶质瘤）管理中展现出高准确性（最高达99.74%），但也面临数据隐私、泛化性等挑战。未来需更多研究以优化AI模型并推动临床转化。

　　

人工智能AI与机器学习ML

人工智能（AI）是一个涵盖机器学习（ML）和深度学习（DL）的广泛领域。ML通过数学方法让计算机无需显式编程即可学习，而DL作为ML的子集，利用多层神经网络自动提取特征。例如，卷积神经网络（CNN）能从原始数据中学习复杂特征，但需要更大训练数据集。两者的核心差异在于模型复杂性和数据需求：ML算法简单且需人工标注，而DL则自动化特征提取与决策。

AI在神经肿瘤学中的应用

中枢神经系统（CNS）肿瘤虽罕见但致死率高（5年生存率仅13%），胶质瘤是最常见的原发性肿瘤。AI通过影像（如MRI）、血液检测和分子分析（如DNA甲基化）辅助诊断。例如，Chattopadhyay的研究基于MRI和CNN，样本量达2473例，准确率高达99.74%。此外，AI还用于肿瘤分割（区分健康与病变组织）和分级（预测WHO分级），其中Hedyehzadeh的优化ML模型对胶质瘤分级的准确率达99.09%。

方法学与结果

作者检索了Scopus、PubMed等数据库的28篇文献，按PRISMA流程筛选。结果显示：13篇聚焦诊断（以放射学为主），10篇研究分割，5篇探讨分级。MRI是最常用模态，而甲基化算法（如随机森林）在分子诊断中样本量最大（1481例）。

分割技术进展

分割是区分肿瘤与健康组织的关键步骤，但手动分割易受主观影响。AI方法如U-Net3+和HD-BET算法（样本量596例）显著提升了精度。Joseph等比较了PNN、ANN和CNN，发现CNN的Dice系数达96.7%，性能最优。优化算法（如结合萤火虫算法的k-means）进一步提高了分割准确性至98%。

诊断的多模态应用

• 影像诊断：MRI因高分辨率成为首选，但对称性肿瘤可能影响AI判断。CT则擅长检测钙化和骨质侵犯。
• 血液检测：ML通过分析中性粒细胞计数等指标筛查肿瘤，灵敏度达96%，但无法区分亚型。
• 分子诊断：DNA甲基化（如Illumina BeadChip）通过随机森林分类器预测肿瘤类型，平台http://www.molecularneuropathology.org已临床实用。

分级与非侵入性创新

传统分级依赖病理，但MRI和磁共振波谱（MRS）提供了替代方案。Park等利用CycleGAN增强MRI模型的泛化性，使脑膜瘤分级AUC从0.77提升至0.83。Dandil的LSTM模型通过MRS信号分级，准确率达98.2%。

挑战与未来方向

尽管AI在神经肿瘤学中潜力巨大，仍存在数据隐私、算法偏见（如训练集多样性不足）和临床整合障碍。ChatGPT-4.0诊断准确率（85%）虽高，但低于放射科医生（70.5%）。未来需扩大数据集、开发可解释AI（XAI），并通过多中心合作推动标准化。

结论

AI正重塑神经肿瘤学的诊断与管理，但其全面应用需克服技术及伦理瓶颈。跨学科合作与前瞻性研究将是关键。