期刊名：Cancers

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/cancers

如何在现有研究领域内，找到一个合适的论文选题？本篇将为您提供更多论文选题灵感。

NO 1

使用Vision Transformer和Swin Transformer对移动端口腔癌图像进行分类

https://doi.org/10.3390/cancers16050987

基于Transformer的架构在口腔癌图像分类方面优于传统的卷积神经网络，并凸显了ViT和Swin Transformer在推动口腔癌图像分析领域取得最新进展方面的潜力。

选题方向参考

尽管本研究已证实基于Transformer的口腔癌分类方法的有效性与潜力，但未来研究可聚焦于探索其在现实世界中的集成可行性、优化迁移学习策略，并研究多模态方法—鉴于我们此前已收集多模态口腔癌数据集。此外，探究基于Transformer的口腔癌诊断模型的可靠性、可解释性及可信度亦至关重要。未来研究若能解决这些问题，将有助于拓展基于Transformer架构的应用范围，推动全球医疗保健事业的发展。

NO 2

使用统一深度卷积神经网络识别皮肤癌

https://doi.org/10.3390/cancers16071246

本文研究结果表明，YOLOv7可以成为一种有价值的工具，帮助皮肤科医生进行早期皮肤癌诊断，并有可能减少不必要的活检。

选题方向参考

展望未来，令人振奋的研究契机在于深入探索语义分割的深度学习技术，诸如DeepLabv3等，以实现更为精细的病变辨识，同时利用更新的ISIC 2019与ISIC 2020数据集。此外，挖掘生成对抗网络（GAN）在数据生成领域的潜能，为扩充及丰富训练数据集开辟了充满希望的道路，有望借助深度学习的力量，进一步推动皮肤癌诊断技术的发展。

NO 3

乳腺癌一级预防的系统和局部策略

https://doi.org/10.3390/cancers16020248

本文回顾了系统和局部层面的研究性临床前和临床方法，重点关注不可改变的乳腺癌风险降低干预措施。

选题方向参考

在大型动物模型中开展更多可扩展性与验证性研究，将是连接研究发现与临床评估的关键一步。尽管目前尚未充分应用，但兔子研究应被视作理想的中间模型。从进化、解剖及生理学层面看，兔子乳腺与人类的相似性高于啮齿动物模型或其他大型动物（如牛、羊）的乳腺。雌性兔子有四对乳腺，每对含四个导管树，可通过插管进行皮内注射，这一过程与临床导管造影中注射造影剂及首次人体临床试验中注射化疗药物极为相似。或者，作为大型动物验证研究的补充，应基于科学严谨性与临床可行性对这些新兴方法进行审慎判断，优先选择那些更有可能对乳腺癌（BC）一级预防产生影响的干预措施。

NO 4

肝内胆管癌病理学新进展

https://doi.org/10.3390/cancers16081537

本综述旨在提供ICCA病理学的最新概述，特别关注其分子遗传学、组织学亚型以及将其与其他疾病区分开来的必要诊断方法。

选题方向参考

下一代测序 (NGS) 通过揭示这种疾病复杂多样的基因组图谱，提高了我们对ICCA肿瘤生物学的理解。尽管已取得这些进展，但仍有几个关键问题亟待解决，如优化与该疾病相关风险因素的识别，并明确其在ICCA遗传异质性中的作用。为在不久的将来推动ICCA管理取得进展，基础科学与临床研究间的紧密合作至关重要。

NO 5

头皮鳞状细胞癌的治疗：影像学和治疗方法的作用

https://doi.org/10.3390/cancers16030664

本综述主要关注头皮原发性鳞状细胞癌的局部性疾病治疗，但在相关情况下，也会讨论一些关于复发性鳞状细胞癌或晚期疾病病例的观点。

选题方向参考

目前的指南没有考虑针对头皮cSCC的具体建议，需要更多数据来改善其治疗并阐明其他可能更好地预测预后并协助多学科团队共同决策的风险因素。头皮cSCC的未来研究方向应包括评估组织学边缘在复发中的作用、比较受累组织学边缘的不同方法 (手术、放射治疗、免疫疗法等)、研究可能预测不良结果的其他临床病理学或分子因素、评估前哨淋巴结活检在极高风险cSCC分期中的作用、评估常规放射学检查和最佳成像技术的真正益处，并比较高风险cSCC手术切除后的辅助放射治疗。

NO 6

生物标志物在肺癌筛查中的作用

https://doi.org/10.3390/cancers16111980

肺癌筛查 (LCS) 是一个不断发展的领域，其在世界各地的实施情况各不相同。本文由LCS的多学科工作组 (TF) 提供。它旨在识别和呈现有关LCS中生物标志物的现有证据，并形成当前证据的最新概述。

选题方向参考

未来方向：

生物标志物可以成为以微创方式补充LCS的有前途的工具，以确保以下几点：

•最佳参与者选择，即识别确实会从LDS中受益的高风险个体。在这种情况下，生物标志物将在简单的纳入标准以及LCS的风险分层模型中发挥补充作用。

•澄清不确定的肺结节的状态，以避免不必要的随访和调查，这会增加现有资源的负担和参与者的焦虑。

•澄清可疑的肺部发现，以尽量减少甚至完全避免不必要的调查并减少过度诊断。

•国家LCS计划和试点研究应将生物标志物作为其临床研究的一部分，以验证其在现实生活中的LCS参与者中的准确性。

Cancers 期刊介绍

主编：Samuel C. Mok, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA

期刊主题涵盖癌症治疗和免疫疗法、癌症生物标志物、流行病学和预防、肿瘤微环境、癌症病因和筛查、诊断和护理、癌症分子生物学等肿瘤学领域的各个方面。目前，期刊已被SCIE、Scopus、PubMed等重要数据库收录。