肾癌检测与分割：通过创新MSRNet-3D和SAS优化技术，结合3D-CT成像实现精准诊断

《SN Comprehensive Clinical Medicine》：Renal Cancer Detection and Segmentation Innovating MSRNet-3D and SAS Optimization for Precise Diagnosis with 3D-CT Imaging

肾癌早期检测依赖3D-CT扫描，但肿瘤形态复杂且易受噪声干扰，现有深度学习模型存在泛化不足、过拟合和计算成本高的问题。本文提出MSRNet-3D架构，结合多尺度多层级卷积特征提取和SAS自适应优化方法，在220例患者的12600个3D-CT切片上验证，其分割准确率达99.0%，较SOTA模型提升2.6-3.1%，同时增强鲁棒性和计算效率18%。

　　

摘要

背景

肾癌仍然是全球范围内一个重要的健康问题，早期发现和准确识别对于提高患者生存率至关重要。虽然3D计算机断层扫描（3D-CT）能够提供丰富的解剖学细节以评估肿瘤，但由于肿瘤内部变异较大、成像伪影以及噪声干扰，肾癌的分割非常困难。目前的深度学习方法通常泛化能力不足，容易在小数据集上出现过拟合问题，并且计算量较大，这限制了它们在临床中的应用。

方法

为了解决这些问题，本文提出了一种新的深度学习架构——多尺度肾癌网络（Multi-Scale RenalNet-3D，简称MSRNet-3D），专门用于从3D-CT扫描中准确分割肾肿瘤。该方法结合了多尺度和多层次的卷积特征提取技术，能够高效捕捉复杂的肿瘤形态；同时，Seahorse自适应搜索（Seahorse Adaptive Search，简称SAS）优化算法可以自动调整网络超参数，从而实现快速收敛并减少训练过程中的不稳定现象。

结果

实验评估使用了包含220名患者共计12,600张标记好的肾癌切片的3D-CT数据集，这些数据集被分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）。为了防止过拟合，采用了Dropout（丢弃率=0.3）和数据增强正则化机制。实验结果表明，MSRNet-3D的分割准确率为99.0%，精确度为98.9%，召回率为99.0%，F1分数为98.8%，平均性能比现有最先进模型高出2.6%至3.1%。

结论

该模型对肿瘤形状的变化和噪声干扰具有更好的鲁棒性，其计算效率比传统的3D-CNN架构提高了18%。这项研究填补了高分辨率成像与基于人工智能的分割精度之间的重要空白，提供了一种可扩展且一致的计算机辅助肾癌诊断和治疗规划工具。