综述：深度学习驱动的全切片图像分析在癌症病理学中的应用

这篇综述系统阐述了深度学习（Deep Learning）技术如何通过分析全切片图像（WSI）推动癌症病理学变革。文章重点介绍了卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）和Transformer等算法在肿瘤诊断、分级、预后预测中的应用，探讨了计算病理学（Computational Pathology）在提升诊断效率、挖掘形态学生物标志物方面的潜力，同时分析了数据隐私、肿瘤微环境（TME）异质性等临床转化挑战。

　　

全切片图像技术与癌症病理学的数字革命

癌症作为全球健康的首要威胁，其诊断金标准——组织病理学正经历数字化变革。全切片成像（WSI）技术将传统玻璃切片转化为高分辨率数字图像，不仅解决了病理资源分布不均的问题，更为深度学习算法提供了海量数据基础。

深度学习驱动的WSI分析框架

面对WSI的高维特性（单张图像可达10⁹
像素级），卷积神经网络（CNN）通过局部感受野实现特征提取，图卷积网络（GCN）则擅长捕捉肿瘤微环境（TME）的空间拓扑关系。例如，基于Inception v3架构的肝癌分类模型已达到5年资历病理医师水平，而多示例学习（MIL）框架PathoRiCH在卵巢癌铂类疗效预测中展现出超越传统方法的准确性。

临床转化价值与挑战

在胃癌HER2状态预测、肺癌PD-L1表达评估等场景中，深度学习模型能识别超出人类视觉的微细形态特征。但肿瘤异质性导致算法泛化能力受限，且单模态（仅H&E染色）分析难以全面反映分子特征。最新研究尝试融合基因组数据构建多模态模型，如通过WSI预测MSI状态，准确率可达0.87 AUC。

未来发展方向

新兴的Transformer架构和Mamba模型正突破传统CNN的序列建模瓶颈。值得关注的是，自监督学习显著降低对标注数据的依赖，而可解释AI技术（如注意力热图）正在破解深度学习"黑箱"难题。建立跨机构WSI数据库和标准化质控流程，将成为推动计算病理学临床落地的关键。