1. 引言

医学影像分析是临床诊断与疾病研究的核心环节，但传统基于手工特征提取的方法存在特征表达能力有限、泛化性差等问题。深度学习技术的兴起为医学影像分析提供了新的解决方案，然而医学影像数据标注成本高、样本量有限的特点，使得直接训练大规模深度神经网络面临挑战。迁移学习（Transfer Learning）通过复用预训练模型的知识，有效缓解了数据稀缺问题，成为医学影像分析领域的研究热点。本文通过范围综述（Scoping Review）系统梳理迁移学习在医学影像分析中的研究进展，重点分析不同技术路径的适用性与局限性，为后续研究提供参考。

2. 迁移学习在医学影像分析中的技术路径

2.1 预训练模型的选择与适配

医学影像分析中常用的预训练模型可分为两类：

• 通用视觉模型：如ResNet、VGG、EfficientNet等，在ImageNet等大规模自然图像数据集上预训练。这类模型具有强大的特征提取能力，但需通过微调（Fine-tuning）适应医学影像的特定特征（如灰度值分布、空间结构）。
• 医学专用模型：如CheXNet（针对胸部X光）、Med3D（针对3D医学影像）等，在特定医学影像数据集上预训练。这类模型对医学影像的领域特征（如器官形态、病理表现）具有更好的适配性，但受限于数据集规模，泛化能力可能较弱。

案例分析：在肺癌筛查任务中，使用在ImageNet上预训练的ResNet-50模型，通过微调最后几层全连接层，可在胸部CT影像上实现92%的分类准确率；而直接使用在肺部CT数据集上预训练的Med3D模型，准确率可提升至95%，但模型对其他器官影像的适应性显著下降。

2.2 迁移策略的设计与优化

迁移学习的核心在于如何有效复用预训练模型的知识，常见策略包括：

• 特征提取（Feature Extraction）：固定预训练模型的卷积层，仅训练顶层分类器。适用于数据量较小、任务与预训练任务相似度较高的场景。
• 微调（Fine-tuning）：解冻预训练模型的部分或全部层，联合训练预训练模型与新任务分类器。适用于数据量较大、任务与预训练任务差异较大的场景。
• 领域自适应（Domain Adaptation）：通过对抗训练、最大均值差异（MMD）等方法，减小源域（预训练数据）与目标域（医学影像数据）的分布差异。适用于跨模态（如从自然图像到医学影像）或跨设备（如不同CT扫描仪）的迁移场景。

代码示例（PyTorch）：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50
# 加载预训练模型
model = resnet50(pretrained=True)
# 特征提取模式：固定卷积层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
# 替换最后一层全连接层
num_ftrs = model.fc.in_features
model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)  # 假设为二分类任务
# 微调模式：解冻部分层
for param in model.layer4.parameters():
    param.requires_grad = True

2.3 医学影像任务的适配性分析

迁移学习在不同医学影像任务中的表现存在差异：

• 分类任务（如疾病诊断）：迁移学习可显著提升小样本下的分类性能，尤其在数据分布与预训练数据相似时效果更佳。
• 分割任务（如器官分割）：需结合U-Net等编码器-解码器结构，通过迁移编码器特征提取能力，解码器仍需从头训练。
• 检测任务（如病灶检测）：需调整区域提议网络（RPN）和分类头，迁移学习对小目标检测的提升有限。

数据支持：一项针对皮肤镜影像分类的研究表明，使用预训练模型可使AUC从0.82提升至0.91；而在乳腺钼靶钙化点检测任务中，迁移学习的提升幅度仅为0.03。

3. 迁移学习在医学影像分析中的挑战与对策

3.1 数据异构性问题

医学影像数据存在模态（如X光、CT、MRI）、分辨率、扫描协议等多维度异构性，导致预训练模型与目标任务的分布差异。
对策：

• 采用多模态预训练模型（如MedMNIST），同时学习多种医学影像的共性特征。
• 结合自监督学习（Self-supervised Learning），通过对比学习、重构任务等无监督方法预训练模型，减少对标注数据的依赖。

3.2 模型可解释性问题

深度学习模型在医学领域的部署需满足可解释性要求，但迁移学习模型的黑盒特性可能阻碍临床应用。
对策：

• 结合类激活映射（CAM）、梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等技术，可视化模型关注区域。
• 开发基于注意力机制的迁移学习模型，明确特征重要性。

3.3 计算资源限制

医学影像数据（如3D MRI）的存储与计算需求高，迁移学习模型的部署可能受限于硬件条件。
对策：

• 采用模型压缩技术（如知识蒸馏、量化），减少模型参数量。
• 结合边缘计算，在终端设备上部署轻量化迁移学习模型。

4. 未来研究方向

4.1 跨模态迁移学习

探索从自然图像到医学影像、从一种医学模态到另一种模态的迁移方法，如通过生成对抗网络（GAN）实现模态转换。

4.2 终身迁移学习

构建可持续学习的医学影像分析系统，通过增量学习（Incremental Learning）不断吸收新数据的知识，避免灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。

4.3 临床级迁移学习

开发符合医疗监管要求的迁移学习框架，包括模型验证、数据隐私保护、伦理审查等模块。

5. 结论

迁移学习为医学影像分析提供了高效的技术路径，通过复用预训练模型的知识，显著提升了小样本下的模型性能。然而，数据异构性、可解释性、计算资源等问题仍需进一步解决。未来研究应聚焦于跨模态迁移、终身学习及临床级部署，推动迁移学习在医学影像领域的实际应用。

实践建议：

• 对于数据量较小的任务，优先选择医学专用预训练模型（如Med3D）进行微调。
• 对于跨模态任务，结合自监督学习预训练编码器，再适配目标任务。
• 在模型部署前，通过可视化工具（如Grad-CAM）验证模型关注区域是否符合医学先验知识。