雷鋒網(wǎng)消息 近日，中科院蘇州醫工所聯(lián)合麗水市中心醫院、蘇州大學(xué)附屬第二醫院研究團隊開(kāi)展了一項新的研究。
研究結果顯示，與醫學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統SE-DenseNet與增強核磁共振圖像結合，可以在無(wú)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(shù)應用在其開(kāi)發(fā)的肝癌消融計劃導航系統中，以更準確地輔助制定手術(shù)規劃。
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。
不同于大多數腫瘤，肝癌可以通過(guò)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，其中最常用的醫學(xué)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?lèi)盒猿潭鹊谋匾侄?。若能?shí)現基于醫學(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(jiàn)，能降低診斷對病理活檢的依賴(lài)，極大減輕患者的痛苦。
但在臨床應用中，分級結果高度依賴(lài)于醫生經(jīng)驗，具有較大的主觀(guān)性。因此，尋求客觀(guān)、有效的分級評估方法是一個(gè)重要的研究方向。
隨著(zhù)模式識別、機器學(xué)習、深度學(xué)習等技術(shù)的不斷發(fā)展，借助醫學(xué)影像輔助診斷系統，構建深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )模型，對肝癌進(jìn)行客觀(guān)自動(dòng)的分級成為目前主流的研究方向之一。
AI為肝癌患者無(wú)創(chuàng )分級
中科院蘇州醫工所戴亞康研究員、周志勇研究員和周慶等人聯(lián)合麗水市中心醫院紀建松副院長(cháng)團隊和蘇州大學(xué)附屬第二醫院范國華主任團隊，提出了SE-DenseNet網(wǎng)絡(luò )，開(kāi)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院和蘇州大學(xué)附屬第二醫院獲取了75位病人的增強核磁共振圖像，包括75例動(dòng)脈期圖像、75例靜脈期圖像、63例延遲期圖像，共213個(gè)病灶ROI。
研究人員通過(guò)結合深度學(xué)習中的DenseNet和SENet兩種網(wǎng)絡(luò )結構，構建了SE-DenseNet網(wǎng)絡(luò )，利用SENet對特征進(jìn)行權重自學(xué)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，與醫學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統SE-DenseNet與增強核磁共振圖像結合，可以在無(wú)創(chuàng )條件下為病患完成癌癥分級。未來(lái)將把該技術(shù)應用在其開(kāi)發(fā)的肝癌消融計劃導航系統中，以更準確地輔助制定手術(shù)規劃。
參與此項研究的蘇州醫工所研究員周志勇曾表示，“相比于傳統通過(guò)穿刺進(jìn)行的癌癥分級，使用‘醫學(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(lái)，利用人工智能進(jìn)行病灶分級的準確性還在不斷提升，說(shuō)明這項技術(shù)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(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目的資助。
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