日前,放射學(xué)領(lǐng)域的國際期刊 Radiology《放射學(xué)》發(fā)表了華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab、華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科聯(lián)合團(tuán)隊(duì)的最新研究成果 ——AI 算法檢測動(dòng)脈瘤,其檢測靈敏度達(dá) 97.5%,該算法可以幫助醫(yī)生在臨床診斷精確度方面,提升約 10 個(gè)百分點(diǎn),同時(shí)漏診率降低 5 個(gè)百分點(diǎn),有效地縮短了醫(yī)生診斷時(shí)間。
Radiology 雜志作為放射學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊之一,一直是該領(lǐng)域的絕對(duì)權(quán)威。它擁有 12.5 的 CiteScore 值(“連續(xù)三年論文在第四年度的篇均引用次數(shù)”)和 7.9 的影響因子,是該領(lǐng)域內(nèi)被引用次數(shù)最多的期刊之一。因此能夠在 Radiology 上發(fā)表一篇論文是眾多 “放射學(xué)人” 所夢寐以求的事情。
新環(huán)境下的腦動(dòng)脈瘤輔診
近年來,人工智能 + 醫(yī)學(xué)影像的組合成為了最熱門的話題之一,它將最先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷,幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能。具體應(yīng)用場景包括但不限于各類病灶識(shí)別與標(biāo)注,如宮頸癌、肺部結(jié)節(jié)、心腦血管疾病輔診等。
當(dāng)下腦動(dòng)脈瘤的診斷依舊存在較大的不確定性。腦動(dòng)脈瘤是腦動(dòng)脈內(nèi)腔的局限性異常擴(kuò)大造成的一種瘤狀突出,有時(shí)會(huì)存在滲漏或破裂風(fēng)險(xiǎn),該病位居腦血管疾病病因的 Top3,因其致命性和未知性,被稱為 “沉默又致命的殺手”。
據(jù)悉,腦動(dòng)脈瘤可造成大約 80%-90% 的非創(chuàng)傷性蛛網(wǎng)膜下腔出血,而這一嚴(yán)重的腦部疾病死亡率為 23%-51%,另外還有 10%-20% 的永久殘疾風(fēng)險(xiǎn),對(duì)其進(jìn)行早期診斷與治療非常必要。動(dòng)脈瘤位置多發(fā),形態(tài)多樣,對(duì)醫(yī)生資歷要求較高。中國人口基數(shù)大,高資歷醫(yī)生匱乏,相關(guān)醫(yī)生工作強(qiáng)度極大。
動(dòng)脈瘤破裂的風(fēng)險(xiǎn)取決于動(dòng)脈瘤的大小、形狀和位置,因此腦動(dòng)脈瘤的檢測和特征提取是指導(dǎo)治療的關(guān)鍵。
目前,CT 血管造影成像(CTA)是評(píng)估顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的主要影像學(xué)檢查手段,與磁共振血管造影(MRA)相比, CTA 是一種快速且經(jīng)濟(jì)有效的診斷技術(shù),通常具有更廣的可用性和較高的空間分辨率。與數(shù)字減影血管造影(DSA)相比,CTA 通常更廣泛且具備無創(chuàng)性。但是由于腦動(dòng)脈瘤體積小和顱內(nèi)血管的復(fù)雜性,即使專業(yè)的放射學(xué)專家進(jìn)行診斷也需要耗費(fèi)很長的時(shí)間,一些小動(dòng)脈瘤還可能被遺漏。
那么腦動(dòng)脈瘤診斷作為當(dāng)前較為復(fù)雜的疾病之一,是如何將人工智能應(yīng)用其中的呢?
人工智能 + 醫(yī)學(xué)影像,解決腦動(dòng)脈瘤輔診難題
近日發(fā)表在 Radiology 上的這項(xiàng)最新技術(shù),運(yùn)用了華為云一站式 AI 開發(fā)平臺(tái) ModelArts,ModelArts 平臺(tái)作為華為云的自研平臺(tái),提供了數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成等的一系列便捷功能。
該腦動(dòng)脈瘤檢測算法包括一個(gè)編碼器和解碼器,并在編碼器解碼器中間使用了密集的空洞卷積 (DAC) 和殘差多核池化 (RMP) 模塊。輸入的 CTA 圖像按照 0.39×0.39×0.39 mm^3 的分辨率被重新采樣,算法輸出會(huì)提供動(dòng)脈瘤存在概率、動(dòng)脈瘤位置以及直徑大小等信息,并在 CTA 原始圖像上為可疑的動(dòng)脈瘤勾畫出一個(gè)邊界框。效果如下圖所示。
圖 | 效果圖
圖 | 數(shù)據(jù)獲取、篩選和分割流程圖
文中,作者表明該研究使用了 534 名患者的 CTA 數(shù)據(jù)來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)檢測算法,然后在另外 534 例數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示,該研究算法檢測出來 633 個(gè)動(dòng)脈瘤(驗(yàn)證集共含有 649 個(gè)動(dòng)脈瘤),靈敏度達(dá)到 97.5%;同時(shí)算法還檢測出了 8 個(gè)新的動(dòng)脈瘤,而這些動(dòng)脈瘤在醫(yī)生最初的診斷中被忽略了。這 8 個(gè)動(dòng)脈瘤有 6 個(gè)直徑小于 3mm,2 個(gè)在 3-5mm 之間,說明該研究算法對(duì)于微小動(dòng)脈瘤也具備非常好的性能。
圖 | 算法在驗(yàn)證集上的 FROC 曲線
對(duì)于基層醫(yī)院來說,相比于三甲醫(yī)院,其在復(fù)雜影像的處理能力、判斷能力方面更加缺乏專業(yè)性的人才和技術(shù)。而這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)生正是填補(bǔ)了相應(yīng)的空缺,具有非常廣闊的應(yīng)用場景。
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原文標(biāo)題:AI算法檢測動(dòng)脈瘤靈敏度達(dá)97.5%,華為云最新聯(lián)合成果登上國際頂刊
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