综述：临床洞见提升医学深度学习设计的综合方法学与效益分析

这篇综述系统梳理了医学影像深度学习（DL）中融合临床诊断思维的方法学创新，重点探讨了计算机断层扫描（CT）三维（3D）数据处理、临床元数据整合及模型可解释性提升策略，为开发高鲁棒性、可信任的医疗人工智能（AI）系统提供了跨学科协作框架。

　　

数据准备

医学影像深度学习面临数据稀缺与隐私规范的双重挑战。针对CT图像的预处理需遵循临床诊断标准，例如Hounsfield Unit（HU）值窗宽调整——Durga等采用与放射科医师相同的HU范围（-2000至+3000），而Viviers则基于目标器官周边组织特性设定窗宽。数据增强方面，Zhou团队创新性地模拟疾病进展过程，通过时间序列采样生成200张/患者的动态影像，显著提升模型对疾病阶段的泛化能力。

三维医学影像数据

3D与2D处理策略各具优势：Kollias提出全容积扫描处理可保留空间信息，但面临图像尺寸标准化难题；Morani的切片级分类（SliceClass）通过多数表决实现患者级诊断，更符合COVID-19肺浸润量化需求。三通道数据转换中，Wang将脑出血诊断常用的三个HU窗（如脑窗、骨窗）分别映射至RGB通道，模拟临床多参数分析流程。

临床数据整合

五类临床元数据融合方法中，Honda的升维拼接法（UpCon）将3维临床特征扩展至256维与图像特征融合，而Purkayastha采用随机森林筛选25个影像组学与临床特征。值得注意的是，Viviers证实胆管扩张的空间分割特征比二值化指标更具预测价值（p<0.05），凸显解剖结构空间信息的重要性。

架构与开发

多尺度特征提取策略成为趋势：Li采用区域提议网络（RPN）定位病灶区域，而Hu通过特征金字塔同时捕获全局与局部特征。Jamaludin的临床预训练方法利用患者随访影像构建身份识别任务，使模型掌握解剖学不变特征。在损失函数设计上，Cano-Espinosa创新性地采用皮下脂肪百分比等生物标志物替代像素级标注，实现无监督分割训练。

模型可解释性突破

Tan等依照临床结节恶性度标准（TNM分期）设计输出层，Samundeeswari则通过肿瘤尺寸测量实现LNM分期预测。这类与诊断指南对齐的设计使模型决策路径透明化，临床医生可逐级验证推理逻辑——正如Qu的因果干预模型，通过对比剂变异模拟分支训练，有效抑制非因果特征干扰。

该领域仍存在显著挑战：仅11.75%（47/400）的文献明确采用临床启发式设计，且部分研究存在患者级数据泄漏风险。未来发展方向应聚焦：1）建立3D/2D处理方案的适应证标准；2）优化多模态数据融合架构；3）开发符合临床工作流的交互式解释工具。跨学科协作将成为突破数据壁垒、实现真正临床转化的关键。