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

虽然这项研究证明了基于Transformer的口腔癌分类的有效性和潜力，但未来的研究可以集中在探索现实世界的集成可行性、优化迁移学习策略以及研究多模态方法，因为我们之前收集了多模态口腔癌数据集。此外，探索基于Transformer的口腔癌诊断模型的可靠性、可解释性和可信度也至关重要。在未来的研究中解决这些问题有助于扩大基于Transformer的架构的适用范围，促进全球医疗保健的进步。

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，令人兴奋的未来研究机会在于探索语义分割深度学习方法，例如DeepLabv3，以实现更细致入微的病变识别，以及更新的ISIC 2019和ISIC 2020数据集。此外，研究生成对抗网络 (GAN) 在数据生成方面的潜力为扩展和丰富训练数据集提供了一条有希望的途径，有可能通过深度学习的力量进一步推动皮肤癌诊断的进步。

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

在大型动物模型中进行额外的可扩展性和验证性研究将是弥合发现与临床评估之间差距的重要一步。尽管目前尚未得到充分利用，但兔子研究应被视为合适的中间模型。从进化、解剖学和生理学的角度来看，兔子乳腺与人类的相似性比啮齿动物模型或其他大型动物 (如牛和羊) 的乳腺更相似。雌性兔子有四对乳腺，每对乳腺包含四根导管树，可通过插管进行皮内注射，其程序与临床导管造影中的皮内注射造影剂和首次人体临床研究中的化疗药物皮内注射非常相似。或者，或者作为对大型动物验证研究的补充，应根据这些新兴方法的科学严谨性和临床可行性进行明智的判断，优先考虑那些更有可能对BC的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。尽管取得了这些进展，但仍有几个重要问题需要解决，例如改进与这种疾病相关的风险因素的识别以及了解它们在ICCA遗传异质性中的作用。为了在不久的将来在管理ICCA方面取得进展，基础科学和临床研究之间的密切合作至关重要。

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：https://www.mdpi.com/journal/cancers

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。

2023 Impact Factor：4.5

2023 CiteScore：8.0

Time to First Decision：17.4 Days

Acceptance to Publication：2.5 Days