Page 63 - 南京医科大学自然版

第46卷第4期 吴邦钰，王志霄，项景轩，等. 基于卷积神经网络的胃癌病理图像分类诊断与分级识别［J］.
2026年4月 南京医科大学学报（自然科学版），2026，46（4）：520-532 ·531 ·

合框架的临床适用性。实验表明，Xception 模型在 815，825
分类诊断任务中表现最优（准确率 98.13%），而 ［5］ 唐蛰雨，李绍钦，贾中芝. 基于CT图像的深度学习在主
Stacking 集成框架显著提升了胃腺癌的分级识别精 动脉夹层中的应用进展［J］. 南京医科大学学报（自然
度（较单一模型平均提高 3.1%）。两个模型均拥有 科学版），2024，44（8）：1174-1178
TANG Z Y，LI S Q，JIA Z Z. Research progress on the ap⁃
优秀的识别性能，为数字化病理系统的开发提供了
plication of deep learning based on CT images in aortic
理论辅助依据与技术蓝图。
dissection［J］. Journal of Nanjing Medical University（Nat⁃
利益冲突声明：
ural Sciences），2024，44（8）：1174⁃1175
全体作者声明没有利益冲突。
［6］ LEE C F，LIN J，HUANG Y L，et al. Deep learning⁃based
Conflict of Interests：
breast MRI for predicting axillary lymph node metastasis：
The authors declared no conflict of interests.
a systematic review and meta⁃analysis［J］. Cancer Imag⁃
作者贡献声明：
ing，2025，25（1）：44
吴邦钰负责数据收集、模型构建、试验方案与数据分析、
［7］ WU Y J，MA J，HUANG X S，et al. DeepMMSA：a novel
论文撰写与修改；王志霄负责代码修改、模型优化、研究方法
multimodal deep learning method for non⁃small cell lung
优化指导、论文修改；项景轩负责论文撰写与修改、文献查
cancer survival analysis［C］//2021 IEEE International
找、资料收集、方案设计、数据分析；孙立负责提供研究方案、
Conference on Systems，Man，and Cybernetics（SMC）.
进行技术支持与指导、论文修订；马玲负责提供研究方案与
Melbourne，Australia. IEEE，2022：1468-1472
项目基金支持，进行技术支持与指导、论文修订。
［8］ TAN M X，LE Q V. EfficientNetV2：smaller models and
Author’s Contributions：
faster training［C］//International Conference on Machine
WU Bangyu was responsible for data collection，model con⁃
Learning.，2021
struction，experiments and data analysis，as well as writing and
［9］ HOWARD A，SANDLER M，CHEN B，et al. Searching for
revising the manuscript；WANG Zhixiao was in charge of code
MobileNetV3［C］//2019 IEEE/CVF International Confer⁃
modification，model optimization，and guidance on the optimiza⁃
ence on Computer Vision（ICCV）. Seoul，Korea. IEEE，
tion of research methods；XIANG Jingxuan was responsible for
2019：1314-1324
writing and revising the manuscript，literature search，data col⁃
［10］WANG W C，AHN E，FENG D G，et al. A review of pre⁃
lection，scheme design，and data analysis；SUN Li was responsi⁃
dictive and contrastive self⁃supervised learning for medi⁃
ble for providing the research plan，offering technical support
cal images［J］. Mach Intell Res，2023，20（4）：483-513
and guidance，and revising the manuscript；MA Ling was respon⁃
［11］ZAMANITAJEDDIN N，JAHANIFAR M，XU K，et al.
sible for providing the research plan and funding support，offer⁃
Benchmarking domain generalization algorithms in com⁃
ing technical support and guidance，and revising the manuscript.
putational pathology［EB/OL］.［2025⁃09⁃14］. https：//arx⁃
［参考文献］ iv.org/abs/2409.17063
［1］ BRAY F，LAVERSANNE M，SUNG H，et al. Global can⁃ ［12］LE VUONG T T，KIM K，SONG B，et al. Joint categorical
cer statistics 2022：GLOBOCAN estimates of incidence and ordinal learning for cancer grading in pathology imag⁃
and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries es［J］. Med Image Anal，2021，73：102206
［J］. CA Cancer J Clin，2024，74（3）：229-263 ［13］MA L Y，SU X F，MA L Y，et al. Deep learning for classi⁃
［2］ HAN B F，ZHENG R S，ZENG H M，et al. Cancer inci⁃ fication and localization of early gastric cancer in endo⁃
scopic images［J］. Biomed Signal Process Control，2023，
dence and mortality in China，2022［J］. J Natl Cancer
Cent，2024，4（1）：47-53 79：104200
［3］ LEI C D，SUN W Q，WANG K，et al. Artificial intelligence⁃ ［14］JIN P，JI X Y，KANG W Z，et al. Artificial intelligence in
assisted diagnosis of early gastric cancer：present practice gastric cancer：a systematic review［J］. J Cancer Res Clin
and future prospects［J］. Ann Med，2025，57（1）： Oncol，2020，146（9）：2339-2350
2461679 ［15］XIA K，HU Y H，CAI S T，et al. GastritisMIL：an interpre⁃
［4］ 徐思雨，张永杰，田 水，等. 深度学习重建算法在胰腺 table deep learning model for the comprehensive histologi⁃
HASTE⁃T2WI序列中的临床应用价值［J］. 南京医科大 cal assessment of chronic gastritis［J］. Patterns，2025，6
学学报（自然科学版），2025，45（6）：810-815，825 （8）：101286
XU S Y，ZHANG Y J，TIAN S，et al. Clinical application ［16］LAN Q Z，WU Y Z，DING W P，et al. Effective latent hier⁃
value of deep learning reconstruction algorithm in pancre⁃ archical feature fusion in multiple instance learning for
whole slide image classification［J］. Appl Soft Comput，
atic HASTE⁃T2WI sequence［J］. Journal of Nanjing Medi⁃
cal University（Natural Sciences），2025，45（6）：810- 2025，177：113191