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作者：蒋常琴;张友军;马文珊;冯强;
单位：山东第二医科大学附属益都中心医院医学影像科;
摘要：医学影像技术的快速发展显著提高了胃肠道肿瘤（gastrointestinal tumors, GIT）的诊断和治疗水平。然而，由于肿瘤形态的复杂性、成像方式的变化以及对高精度描绘的需求，GIT的准确分割和可视化在临床实践中仍面临挑战。人工智能（artificial intelligence, AI），特别是深度学习（deep learning, DL）模型，已成为医学影像领域的一种变革性方法，在自动化肿瘤分割任务方面显示出巨大的潜力，但同时也存在模型泛化能力有限等问题。GIT的高度异质性对分割模型提出了更高要求，且当前缺乏统一的评估标准与临床验证机制，限制了AI工具在实际诊疗流程中的可信度和可解释性。本文通过系统地综述基于AI的GIT图像自动分割研究进展，重点介绍不同影像检查方式的DL架构、多模态成像模型等AI框架应用方面的关键成果，总结现有研究的不足，探讨其未来研究的发展方向，为AI驱动的分割工具在研究与临床转化中的应用提供理论支持与实践参考。
关键词：人工智能;;胃肠道肿瘤;;深度学习;;诊断;;多模态成像
基金资助：山东省医药卫生科技项目（编号：202309010835）~~
