基于深度学习的肾上腺CT图像分割研究综述

房子洋; 王津梁; 肖裴垚; 李轶凯; 张治

doi:10.11907/rjdk.251571

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基于深度学习的肾上腺CT图像分割研究综述

研究综述 | 更新时间：2026-04-30

- 基于深度学习的肾上腺CT图像分割研究综述
- A Review of Deep Learning-Based Adrenal CT Image Segmentation Research
- 软件导刊 2026年25卷第4期页码：213-220
- 作者机构：
  
  1.上海理工大学健康科学与工程学院，上海 200093
  2.上海交通大学医学院附属第一人民医院心内科，上海 200080
- 作者简介：
  
  房子洋（2001-），男，上海理工大学健康科学与工程学院硕士研究生，研究方向为医学图像处理
  王津梁（1998-），男，上海理工大学健康科学与工程学院硕士研究生，研究方向为心音智能听诊
  肖裴垚（2001-），男，上海理工大学健康科学与工程学院硕士研究生，研究方向为心音智能听诊
  李轶凯（2001-），男，上海理工大学健康科学与工程学院硕士研究生，研究方向为人工智能在肺音检测中的应用
  张治（1978-），男，博士，上海交通大学医学院附属第一人民医院心内科主任医师、硕士生导师，研究方向为无线听诊器和人工智能诊断、医学图像处理、难治性高血压的器械和药物治疗。本文
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(82270536)
- DOI：10.11907/rjdk.251571
  中图分类号： TP391.41
- 收稿：2025-08-20，
  
  纸质出版：2026-04-15
- 稿件说明：
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房子洋,王津梁,肖裴垚等.基于深度学习的肾上腺CT图像分割研究综述[J].软件导刊,2026,25(04):213-220.

FANG Ziyang,WANG Jinliang,XIAO Peiyao,et al.A Review of Deep Learning-Based Adrenal CT Image Segmentation Research[J].Software Guide,2026,25(04):213-220.
房子洋,王津梁,肖裴垚等.基于深度学习的肾上腺CT图像分割研究综述[J].软件导刊,2026,25(04):213-220. DOI： 10.11907/rjdk.251571.

FANG Ziyang,WANG Jinliang,XIAO Peiyao,et al.A Review of Deep Learning-Based Adrenal CT Image Segmentation Research[J].Software Guide,2026,25(04):213-220. DOI： 10.11907/rjdk.251571.

摘要

肾上腺是微小内分泌器官，在控制血压、心率及其他由交感神经系统调节的活动中起重要作用。肾上腺CT图像分割是肾上腺相关疾病智能诊断中的关键技术之一。近年来，深度学习方法在肾上腺CT图像自动分割中发挥了重要作用，推动了这一领域的持续进步。通过系统总结现有研究中常用的图像预处理策略、卷积神经网络与Transformer等深度学习模型，梳理了基于深度学习的肾上腺分割在肾上腺相关疾病诊断中的研究现状。此外，探讨了肾上腺CT图像分割在数据集建设、模型优化与多任务联合分析等方面的未来发展方向，旨在为相关研究与临床应用提供参考。

Abstract

Adrenal glands are tiny endocrine organs that play an important role in controlling blood pressure， heart rate， and other activities regulated by the sympathetic nervous system， and adrenal CT image segmentation is one of the key technologies in the intelligent diagnosis of adrenal-related diseases. In recent years， deep learning methods have played an important role in the automatic segmentation of adrenal CT images， which has driven the continuous progress in this field. In this paper， we systematically summarize the image preprocessing strategies， convolutional neural network and Transformer， and other deep learning models commonly used in existing research， and sort out the current research status of adrenal segmentation based on deep learning in the diagnosis of adrenal-related diseases. Finally， the future development direction of adrenal CT image segmentation in terms of dataset construction， model optimization and multi-task joint analysis is discussed， aiming to provide references for related research and clinical applications.

关键词

Keywords

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