一、确定主题和范围

明确研究主题

首先要精准地确定文献综述所围绕的核心主题。例如，如果研究的是 “人工智能在医疗影像诊断中的应用”，那么所有的文献筛选和内容组织都应紧密围绕这个主题展开。避免主题过于宽泛或模糊，如 “人工智能在医学中的应用” 就相对太宽泛，会导致文献数量过多且难以聚焦重点。

界定范围

确定时间范围，比如是回顾过去 5 年、10 年还是更久的文献。对于新兴领域，可能只需要回顾近几年的文献就能涵盖主要的研究进展；而对于成熟领域，可能需要追溯到更早期的奠基性研究。

确定文献来源范围，如只关注学术期刊、还是包括会议论文、学位论文等。同时，要考虑学科范围，例如 “人工智能在医疗影像诊断中的应用” 主要涉及计算机科学和医学影像学两个学科，但也可能会涉及材料学（如新型影像设备材料）等相关学科，要根据研究目的适当界定学科范围。

二、文献收集与分类

系统收集文献

利用多种渠道收集文献，包括学术数据库（如 Web of Science、PubMed 等）、图书馆馆藏、专业机构网站等。在数据库中使用准确的关键词进行检索，对于 “人工智能在医疗影像诊断中的应用” 这一主题，可以使用 “人工智能 AND 医疗影像诊断” 等关键词组合，并灵活运用布尔逻辑运算符（AND、OR、NOT）来扩大或缩小检索范围。

初步筛选与分类

根据文献的相关性对收集到的文献进行初步筛选。剔除那些与主题明显不相关或者质量较低（如非同行评审的文献，除非特殊需要）的文献。

按照一定的标准对保留下来的文献进行分类。可以按照研究方法（如实验研究、案例分析、理论建模等）、研究内容（如疾病诊断类型、人工智能算法类型等）或者研究结论（如积极效果、存在的问题等）来分类。例如，在医疗影像诊断主题下，可以将文献分为使用深度学习算法进行肿瘤诊断的一类和使用机器学习算法进行心血管疾病诊断的一类。

三、构建框架结构

引言部分

背景介绍：阐述研究主题的背景，说明为什么这个主题值得进行文献综述。例如，在人工智能医疗影像诊断的例子中，可以提及医疗影像诊断的重要性、人工智能技术在各领域的广泛应用以及两者结合的潜在优势和发展趋势。

目的陈述：明确文献综述的目的，如梳理该领域的研究现状、找出研究的空白点、对比不同研究方法的优劣等。例如，目的可以是 “本综述旨在系统梳理人工智能在医疗影像诊断中的应用现状，包括不同算法的诊断准确性和应用范围，为后续研究提供参考”。

主体部分

按照分类展开论述：如果按照研究方法分类，就分别对每种方法下的文献进行综述。以实验研究为例，先概述采用实验研究方法的文献的总体情况，然后详细介绍各个实验的设计（包括样本选择、变量控制等）、主要发现和结论。对于不同的分类，可以采用小标题来区分，使结构更加清晰。

建立逻辑联系：在每一部分内部和各部分之间要建立起逻辑联系。可以按照时间顺序（如早期研究到近期研究）、重要性顺序（如从最具影响力的研究到一般性研究）或者从一般到具体的顺序（如先综述通用的人工智能算法在医疗影像诊断中的应用，再具体到某一种特定疾病的诊断应用）来组织内容。例如，在论述人工智能算法在医疗影像诊断中的发展时，可以按照算法出现的时间先后顺序，先介绍传统机器学习算法，再介绍深度学习算法的应用历程。

结论部分

总结研究现状：概括主体部分的主要内容，总结该领域目前的研究成果。例如，总结出目前人工智能在医疗影像诊断中已经在某些疾病的诊断上取得了较高的准确性，并且多种算法都有应用等成果。

指出研究不足与空白：分析现有研究的局限性，如样本量小、算法通用性差等问题，同时指出尚未研究的领域或方向。例如，可能指出目前对于罕见病的医疗影像诊断研究较少，或者人工智能算法在跨设备诊断中的准确性还需要进一步研究。

提出展望：基于前面的总结和不足分析，对未来的研究方向提出建议和展望，如提出需要开展大规模多中心的研究来验证算法的有效性，或者探索新的人工智能算法以提高诊断性能等。