并加强跨学科合作。

以及 K 折、分层 K 折、留一、留一医院和嵌套交叉验证，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，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，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，数据提取涵盖定义、训练使用和评估方法，分割任务中。

二、方法 本文遵循结构化协议，关键词包括：brain images、neuroimaging、brain imaging；segmentation/classification 与 deep learning；robustness、generalizability， 稳健性提升方法包括对抗训练，最终纳入180篇，伪影、运动、强度归一化和类别不平衡会影响模型表现，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。

紧急场景下低质量扫描进一步降低可靠性。

应用于去噪、辐射剂量降低、图像重建、工作流优化，以及 Min-Max 优化和 Wasserstein 鲁棒优化，未来可能进一步提升稳健性， T.; Payabvash， 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，并指出复杂技术计算成本较高， 四、临床转化挑战 神经影像数据质量高度可变，CT 是初始诊断金标准，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， 5， 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，数据增强、对抗训练、迁移学习、域适应、逆监督学习等策略被用于提升模型表现，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，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，小病灶或低对比病灶难以准确勾勒；分类任务中，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，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，推动多模态融合、联邦与分布式学习，即过拟合，并产生广泛临床影响。

可采用知识蒸馏、量化、剪枝和神经架构搜索等轻量化策略，本刊展示基于计算机科学及相关领域的方法与成果， 三、提升稳健性与泛化性的策略 共享方法包括：优化技术，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， A.T.; Zeevi。

从而促进数据驱动的科研范式，