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CPHI制藥在線 資訊 中科院AI醫(yī)學影像新成果:人工智能可為肝癌患者無創(chuàng)分級

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

作者:劉思思  來源:雷鋒網(wǎng)
  2019-04-03
研究結果顯示,與醫(yī)學影像聯(lián)合使用的人工智能系統(tǒng)SE-DenseNet與增強核磁共振圖像結合,可以在無創(chuàng)條件下為病患完成癌癥分級。

     雷鋒網(wǎng)消息 近日,中科院蘇州醫(yī)工所聯(lián)合麗水市中心醫(yī)院、蘇州大學附屬第二醫(yī)院研究團隊開展了一項新的研究。

       研究結果顯示,與醫(yī)學影像聯(lián)合使用的人工智能系統(tǒng)SE-DenseNet與增強核磁共振圖像結合,可以在無創(chuàng)條件下為病患完成癌癥分級。研究團隊表示,將把該技術應用在其開發(fā)的肝癌消融計劃導航系統(tǒng)中,以更準確地輔助制定手術規(guī)劃。

     肝癌與癌癥分級

     在原發(fā)性肝癌中,肝細胞癌(HCC)是肝癌的重要分型,占原發(fā)性肝癌的70%~90%,是導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)學影像檢查包括CT和MR,CT和MR已經(jīng)被公認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。若能實現(xiàn)基于醫(yī)學影像的病灶分級,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。

     但在臨床應用中,分級結果高度依賴于醫(yī)生經(jīng)驗,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、機器學習、深度學習等技術的不斷發(fā)展,借助醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng),構建深度學習網(wǎng)絡模型,對肝癌進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)院紀建松副院長團隊和蘇州大學附屬第二醫(yī)院范國華主任團隊,提出了SE-DenseNet網(wǎng)絡,開展了基于增強MR圖像(層厚3mm~8mm不等)的肝細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)院和蘇州大學附屬第二醫(yī)院獲取了75位病人的增強核磁共振圖像,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。

       研究人員通過結合深度學習中的DenseNet和SENet兩種網(wǎng)絡結構,構建了SE-DenseNet網(wǎng)絡,利用SENet對特征進行權重自學習,從而達到對重要特征的增強的目的,在一定程度上,SE-DenseNet緩解了DenseNet的特征冗余性。

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

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

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

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