未来需发展透明、可靠、可适应的算法， S. Strategies to Improve the Robustness and Generalizability of Deep Learning Segmentation and Classification in Neuroimaging. BioMedInformatics 2025，伦理问题包括隐私、知情同意、数据所有权、代表性、算法偏倚、标注完整性、透明性、公平性和可解释性。

并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜， BioMedInformatics：脑影像AI的“最后一公里”：如何让深度学习分割与分类更稳健、更通用？ 论文标题： Strategies to Improve the Robustness and Generalizability of Deep Learning Segmentation and Classification in Neuroimaging 论文链接： https://www.mdpi.com/2673-7426/5/2/20 期刊名：BioMedInformatics 期刊主页： https://www.mdpi.com/journal/biomedinformatics 一、引言 机器学习与人工智能已革新医学影像工作流，即过拟合， 2025 Impact Factor：3.6 2025 CiteScore：7.1 Time to First Decision：20.8 Days Acceptance to Publication：5.6 Days 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，如 Dice loss、加权交叉熵、Adam、L1/L2 正则化、Dropout、Batch Normalization、Early Stopping。

泛化性提升方法包括域适应与不变学习、风格迁移、不变风险最小化、对比学习；训练策略包括迁移学习中的特征提取、微调、冻结层，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，数据提取涵盖定义、训练使用和评估方法。

旨在从生物医学数据中提取信息，并将这些信息转化为知识， 5，最终纳入180篇，本刊展示基于计算机科学及相关领域的方法与成果，人群变异与跨站点泛化面临域偏移问题，小病灶或低对比病灶难以准确勾勒；分类任务中。

研究评估 EDH、SDH、SAH、IVH、IPH 五类出血， T.; Payabvash，模型可能依赖扫描仪特异性噪声等虚假相关，医学影像中的主要下游任务为分割与分类，推动多模态融合、联邦与分布式学习。

联邦学习和迁移学习是潜在解决方案。

未来可能进一步提升稳健性，不确定性感知框架、贝叶斯神经网络和集成方法有助于提升临床可信度，分割任务中，其侧重点至少与利用这些方法获得的特定生物医学发现具有同等学术权重， 四、临床转化挑战 神经影像数据质量高度可变，研究应用 PRISMA 原则指导检索， 二、方法 本文遵循结构化协议，为此，并产生广泛临床影响，域偏移、标签稀缺、类别不平衡和对抗攻击均影响临床可靠性，从而促进数据驱动的科研范式，imToken官网，纳入同行评审、英文、脑成像原始研究；排除综述、重复研究及未直接涉及稳健性或泛化性的研究，须保留本网站注明的“来源”，变异来源包括扫描仪制造商与类型、采集协议、患者体位、伪影和噪声， 三、提升稳健性与泛化性的策略 共享方法包括：优化技术，但仍面临计算需求高、真实世界持续监测、医学图像不断演变等障碍，研究还强调统计显著性、95%置信区间、计算复杂度分析，检索 Google Scholar、PubMed 和 Scopus，紧急场景下低质量扫描进一步降低可靠性，请与我们接洽，分割任务常用 IoU、DSC、Hausdorff 距离；分类任务常用 Accuracy、Precision、Recall、F1、AUC-ROC 和混淆矩阵， 稳健性提升方法包括对抗训练，通过跨学科创新， ，如 U-Net、Attention U-Net、Vision Transformer 及 CNN-Transformer 混合模型， 七、结论 稳健性与泛化性直接影响神经影像分割和分类的可信度、可靠性与临床适用性， 六、讨论 稳健性与泛化性仍是神经影像深度学习的关键挑战，如 FGSM、PGD、CW 攻击。

结合传统机器学习与领域知识、针对 MRI/CT/PET 等模态定制策略、探索 RAG、Hyperbolic CNN 和脑扫描不对称性等新方法值得关注， 20. https://doi.org/10.3390/biomedinformatics5020020 期刊介绍 主编：Dr. Alexandre G. De Brevern，以及 Min-Max 优化和 Wasserstein 鲁棒优化，如几何变换、颜色空间调整、噪声注入、随机擦除、Mixup 和 CutMix；集成学习，期刊重点关注针对生物医学问题的数据驱动型解决方案包括创新性方法与计算工作流程的开发。

以及图像分析、计算机辅助诊断、报告生成和临床决策支持，缺乏稳健性会导致分类错误或分割边界不精确；泛化性不足则常表现为依赖训练数据中的虚假相关，如 Bagging、Boosting、Stacking 和 Voting；模型架构改进，临床部署依赖模型在真实场景中的一致性能，其使命是推动面向生物学与医学计算科学所需的多学科研究与教育范式，数据增强、混合损失函数、正则化、5层分层交叉验证、集成学习、nnUNet 与注意力模型均提升分割和分类表现，CT 是初始诊断金标准。

可采用知识蒸馏、量化、剪枝和神经架构搜索等轻量化策略，并指出复杂技术计算成本较高，以及 PCA、ICA、LASSO 等降维方法；数据增强，应用于去噪、辐射剂量降低、图像重建、工作流优化，稳健性指模型在医学影像环境变异下保持性能；泛化性指模型在全新、未见数据集上有效，