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    中科院AI醫(yī)學(xué)影像新成果:人工智能可為肝癌患者無創(chuàng)分級

       日期:2019-04-03     瀏覽:154    
    核心提示:發(fā)布日期:2019-04-03   近日,中科院蘇州醫(yī)工所聯(lián)合麗水市中心醫(yī)院、蘇州大學(xué)附屬第二醫(yī)

    發(fā)布日期:2019-04-03

      近日,中科院蘇州醫(yī)工所聯(lián)合麗水市中心醫(yī)院、蘇州大學(xué)附屬第二醫(yī)院研究團(tuán)隊(duì)開展了一項(xiàng)新的研究。

      研究結(jié)果顯示,與醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統(tǒng)SE-DenseNet與增強(qiáng)核磁共振圖像結(jié)合,可以在無創(chuàng)條件下為病患完成癌癥分級。研究團(tuán)隊(duì)表示,將把該技術(shù)應(yīng)用在其開發(fā)的肝癌消融計劃導(dǎo)航系統(tǒng)中,以更準(zhǔn)確地輔助制定手術(shù)規(guī)劃。

      肝癌與癌癥分級

      在原發(fā)性肝癌中,肝細(xì)胞癌(HCC)是肝癌的重要分型,占原發(fā)性肝癌的70%~90%,是導(dǎo)致全球癌癥死亡的第三大腫瘤。

      肝癌的分級對病人的臨床診斷、治療方案選擇以及預(yù)后具有重要的臨床意義。

      不同于大多數(shù)腫瘤,肝癌可以通過非侵入性的影像檢查進(jìn)行確診。目前診斷肝癌的手段有影像檢查、活檢、AFP血清檢查等,其中最常用的醫(yī)學(xué)影像檢查包括CT和MR,CT和MR已經(jīng)被公認(rèn)為肝膽和乳腺癌等疾病的非侵入性檢查的首選。

      病理活檢仍是評估病灶惡性程度的必要手段。若能實(shí)現(xiàn)基于醫(yī)學(xué)影像的病灶分級,則可以在一定程度上對腫瘤的治療方案提供參考意見,能降低診斷對病理活檢的依賴,極大減輕患者的痛苦。

      但在臨床應(yīng)用中,分級結(jié)果高度依賴于醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),具有較大的主觀性。因此,尋求客觀、有效的分級評估方法是一個重要的研究方向。

      隨著模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展,借助醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng),構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,對肝癌進(jìn)行客觀自動的分級成為目前主流的研究方向之一。

      AI為肝癌患者無創(chuàng)分級

      中科院蘇州醫(yī)工所戴亞康研究員、周志勇研究員和周慶等人聯(lián)合麗水市中心醫(yī)院紀(jì)建松副院長團(tuán)隊(duì)和蘇州大學(xué)附屬第二醫(yī)院范國華主任團(tuán)隊(duì),提出了SE-DenseNet網(wǎng)絡(luò),開展了基于增強(qiáng)MR圖像(層厚3mm~8mm不等)的肝細(xì)胞癌惡性程度分級研究。

      雷鋒網(wǎng)了解到,該研究從麗水市中心醫(yī)院和蘇州大學(xué)附屬第二醫(yī)院獲取了75位病人的增強(qiáng)核磁共振圖像,包括75例動脈期圖像、75例靜脈期圖像、63例延遲期圖像,共213個病灶ROI。

      研究人員通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)中的DenseNet和SENet兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),構(gòu)建了SE-DenseNet網(wǎng)絡(luò),利用SENet對特征進(jìn)行權(quán)重自學(xué)習(xí),從而達(dá)到對重要特征的增強(qiáng)的目的,在一定程度上,SE-DenseNet緩解了DenseNet的特征冗余性。

    SE-DenseNet框架圖

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,SE-DenseNet的分類性能優(yōu)于DenseNet和DenseNet-BC(SE-DenseNet:accuracy=0.83, DenseNet:accuracy=0.72, DenseNet-BC:accuracy=0.66)。

      研究人員表示,與醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統(tǒng)SE-DenseNet與增強(qiáng)核磁共振圖像結(jié)合,可以在無創(chuàng)條件下為病患完成癌癥分級。未來將把該技術(shù)應(yīng)用在其開發(fā)的肝癌消融計劃導(dǎo)航系統(tǒng)中,以更準(zhǔn)確地輔助制定手術(shù)規(guī)劃。

      參與此項(xiàng)研究的蘇州醫(yī)工所研究員周志勇曾表示,“相比于傳統(tǒng)通過穿刺進(jìn)行的癌癥分級,使用‘醫(yī)學(xué)影像+AI’分級能更全面地獲取病灶信息,降低漏檢概率。近年來,利用人工智能進(jìn)行病灶分級的準(zhǔn)確性還在不斷提升,說明這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于疾病診療具有很廣闊的前景。”

      另外,雷鋒網(wǎng)了解到,此項(xiàng)研究還獲得了國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、浙江省重點(diǎn)研發(fā)計劃和蘇州市民生科技等項(xiàng)目的資助。

    來源:雷鋒網(wǎng)

     
     
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