这项研究通过从Web of Science 核心合集检索2010年1月1日至2023年8月25日相关文章，运用CiteSpace进行文献计量和可视化分析，旨在总结癌症分子病理图像识别领域的研究热点和趋势。

研究现状与合作情况：研究发现，相关文章数量呈上升趋势。在机构、国家和作者方面，马斯特里赫特大学、美国和Kather Jacob Nicholas的发文量领先。关键词分析显示，“深度学习” 等词汇出现频率较高，2022-2023年 “微卫星不稳定性” 成为热点，且多篇文章聚焦利用算法识别结直肠癌病理图像中的微卫星不稳定性。

研究热点与未来方向：深度学习在该领域的应用从机器学习逐渐转变为研究焦点，卷积神经网络等算法被广泛应用，且不断有新算法涌现。结直肠癌与微卫星不稳定性关联紧密，基于深度学习识别结直肠癌病理图像中的微卫星不稳定性是当前热点和未来方向，但该领域发展面临数据质量、模型可解释性等挑战。