摘要：本文综述了机器学习在脑影像数据分析中的应用进展，重点探讨其在针刺神经机制研究中的转化潜力。研究表明，集成学习与深度学习模型在脑肿瘤分类、卒中预测等任务中展现出优越性能，而特征选择与可解释AI技术（如SHAP、LIME）有效提升了模型的临床适用性。针对针刺研究面临的个体响应异质性挑战，提出需构建融合多模态脑影像与中医证候要素的预测框架，并强调标准化数据采集、稳健特征工程和透明决策机制的重要性。