“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”再添來(lái)自中國(guó)的新成果。

日前，放射學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊Radiology（《放射學(xué)》）在線發(fā)表了一項(xiàng)來(lái)自華為云EI創(chuàng)新孵化Lab團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華中科技大學(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)院放射科的最新研究成果：AI算法檢測(cè)動(dòng)脈瘤靈敏度高達(dá)97.5%，幫助醫(yī)生臨床診斷靈敏度提升約10個(gè)百分點(diǎn)，漏診率降低5個(gè)百分點(diǎn)。

Radiology雜志為放射學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊，一直被公認(rèn)為該領(lǐng)域最新、最高質(zhì)量研究的權(quán)威參考，2020年最新影響因子為7.9，是該領(lǐng)域內(nèi)被引用次數(shù)最多的期刊之一。

該論文題為《基于深度學(xué)習(xí)的CT血管造影腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法》（“Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Cerebral Aneurysms on CT Angiography Images”），闡述了一種基于CTA影像的全自動(dòng)化、高度敏感的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法。

論文鏈接：https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020192154

Radiology最新發(fā)布華為云、華中科技大學(xué)最新聯(lián)合醫(yī)療研究成果

腦動(dòng)脈瘤輔診：“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”新突破

“人工智能+醫(yī)學(xué)影像”，是將目前最先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷中，幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能具體應(yīng)用場(chǎng)景，可以廣泛用于各類(lèi)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。

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，存在滲漏或破裂風(fēng)險(xiǎn)，位居腦血管疾病病因中的Top3位置，堪稱(chēng)是沉默又致命的殺手。腦動(dòng)脈瘤造成了大約80%-90%的非創(chuàng)傷性蛛網(wǎng)膜下腔出血這一嚴(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(guó)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(cè)和特征提取是指導(dǎo)治療的關(guān)鍵。

CT血管造影成像（CTA）目前是評(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通常更廣泛且無(wú)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(zhuān)業(yè)的放射學(xué)專(zhuān)家進(jìn)行診斷也需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，一些小動(dòng)脈瘤還可能被遺漏。

文章顯示，華為云EI創(chuàng)新孵化Lab團(tuán)隊(duì)聯(lián)合華中科技大學(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)院放射科運(yùn)用華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts，開(kāi)發(fā)了一套基于CTA影像的全自動(dòng)化、高度敏感的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法。

ModelArts平臺(tái)提供數(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)化模型生成及端-邊-云按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。

該算法含有一個(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圖像被重采樣至0.39×0.39×0.39mm3的分辨率，算法輸出會(huì)給出動(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(huà)出一個(gè)邊界框。

該研究中使用了534名患者的CTA數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法，然后在另外534例數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證集共含有649個(gè)動(dòng)脈瘤，該研究算法檢測(cè)出來(lái)了633個(gè)，靈敏度達(dá)到97.5%；同時(shí)算法還檢測(cè)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(shuō)明該研究算法對(duì)于微小動(dòng)脈瘤也具體非常好的性能。

同時(shí)，為了驗(yàn)證本研究算法對(duì)放射科醫(yī)生的協(xié)助作用，另外收集了400例CTA數(shù)據(jù)作為外部測(cè)試集（188個(gè)陽(yáng)性和212個(gè)陰性），由四名放射科醫(yī)生分別在沒(méi)有算法協(xié)助和有算法協(xié)助下進(jìn)行閱片。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，在有算法協(xié)助的情形下，放射科醫(yī)生的表現(xiàn)都有一定的提升，特別是對(duì)那些經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生進(jìn)步最明顯。

幫助影像科醫(yī)生，而不是取代他們

參與該聯(lián)合項(xiàng)目的華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院影像科專(zhuān)家龍茜博士表示：“我們聯(lián)合華為云開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法在檢測(cè)動(dòng)脈瘤方面表現(xiàn)出了出色的性能。我們發(fā)現(xiàn)極少數(shù)動(dòng)脈瘤在最初的臨床診斷報(bào)告中被忽略了，但它們被深度學(xué)習(xí)算法成功地識(shí)別出來(lái)了?！?/p>

結(jié)果顯示，深度學(xué)習(xí)算法在腦動(dòng)脈瘤的診斷中具有潛力，有望在臨床上作為第二意見(jiàn)的診斷工具。

AI有許多優(yōu)點(diǎn)，主要是因?yàn)槠洳皇芙?jīng)驗(yàn)水平、工作時(shí)間和情緒等影響人類(lèi)表現(xiàn)的因素的影響。對(duì)于三甲醫(yī)院來(lái)說(shuō)，人工智能+醫(yī)學(xué)影像的引入可以改善傳統(tǒng)高度依賴(lài)醫(yī)生人工讀片模式，在一定程度上緩解醫(yī)學(xué)影像診斷的壓力，同時(shí)亦可滿足三甲醫(yī)院的科研需求。

對(duì)于基層醫(yī)院來(lái)說(shuō)，相比三甲醫(yī)院，對(duì)復(fù)雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。人工智能通過(guò)把影像診斷結(jié)果進(jìn)行前期的分析和處理，可以提高篩查數(shù)量，降低誤診漏診率，進(jìn)而提高綜合醫(yī)療水平。

人工智能會(huì)替代影像科醫(yī)生嗎？對(duì)此，龍茜博士表示：“與華為云合作開(kāi)發(fā)AI深度學(xué)習(xí)算法的目的是幫助影像科醫(yī)生，而不是取代他們。未來(lái)需要進(jìn)一步收集、分析、驗(yàn)證更異構(gòu)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證該算法，這是評(píng)估其推廣性和對(duì)日常臨床工作適用性的關(guān)鍵，需要AI算法專(zhuān)家、影像科專(zhuān)家等進(jìn)一步通力合作。”

加速AI基礎(chǔ)研究和醫(yī)療領(lǐng)域落地

隨著人工智能的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)主要IT和云廠商都在醫(yī)療、大健康領(lǐng)域有所布局。醫(yī)療基礎(chǔ)研究方面，華為云EI創(chuàng)新孵化Lab重點(diǎn)投入聚焦解決醫(yī)療領(lǐng)域的重大技術(shù)難題，相關(guān)論文投遞醫(yī)療頂會(huì)頂刊，在業(yè)界多個(gè)挑戰(zhàn)賽事上如LUNA-2016、HC-2018、ISLES-2018、MICCAI2019、MICCAI2020等獲得業(yè)界領(lǐng)先水平。

國(guó)際頂級(jí)人工智能醫(yī)學(xué)影像學(xué)術(shù)會(huì)議MICCAI（國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)會(huì)議）在2019年、2020年連續(xù)發(fā)表了華為云人工智能醫(yī)學(xué)影像分析團(tuán)隊(duì)5篇論文，涵蓋宮頸癌篩查、腦中風(fēng)分割、心室分割以及平片診斷報(bào)告自動(dòng)升生成相關(guān)領(lǐng)域研究成果。

同時(shí)，華為云為用戶(hù)提供端到端的AI使能平臺(tái)，覆蓋醫(yī)療影像、基因組、制藥等領(lǐng)域，與醫(yī)療行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)及醫(yī)院和高校合作，加速AI研究和應(yīng)用落地。

在醫(yī)療影像領(lǐng)域，華為云可提供企業(yè)級(jí)的醫(yī)療影像AI平臺(tái)，支撐全流程可追溯的端到端AI建模，助力醫(yī)療影像AI更加系統(tǒng)、快速、安全地走向市場(chǎng)。

新冠肺炎疫情期間，華為云聯(lián)合華中科技大學(xué)等伙伴推出新冠肺炎AI+CT輔助診斷與量化分析服務(wù)：可實(shí)現(xiàn)新冠肺炎患者初篩，實(shí)現(xiàn)單病例量化結(jié)果秒級(jí)輸出，新冠肺炎敏感度超過(guò)99%；并可快速、準(zhǔn)確地為影像及臨床醫(yī)生提供CT量化結(jié)果，分割精度與醫(yī)生手工精準(zhǔn)勾勒高度一致，緩解可精準(zhǔn)診斷新冠肺炎影像醫(yī)生緊缺的局面及隔離防控壓力，減輕醫(yī)生診斷工作負(fù)荷。該方案在全球數(shù)十個(gè)國(guó)家的醫(yī)院推廣應(yīng)用。

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