科研人員利用人工智能為癌癥患者無(wú)創(chuàng)分級(jí)
近日,中科院蘇州醫(yī)工所研究人員與麗水、蘇州兩地醫(yī)院合作,新近研發(fā)出一種可以與醫(yī)學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統(tǒng)。這套系統(tǒng)與增強(qiáng)核磁共振圖像結(jié)合,可以在無(wú)創(chuàng)條件下為病患完成癌癥分級(jí)。
癌癥分級(jí)是指根據(jù)惡性腫瘤的分化程度高低、異型性大小及核分裂像多少等病理形態(tài),來(lái)確定惡性程度的級(jí)別。分級(jí)可以表明腫瘤的惡性程度,為臨床診斷、選擇治療方案和預(yù)后評(píng)估提供依據(jù)。但現(xiàn)實(shí)中,分級(jí)結(jié)果高度依賴(lài)于醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),具有較大主觀性。近年來(lái)隨著模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展,科學(xué)界正嘗試構(gòu)建可以與醫(yī)學(xué)影像結(jié)合的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),對(duì)癌癥進(jìn)行客觀自動(dòng)的分級(jí)。
此次,科研團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一套名為SE-DenseNet的復(fù)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。這套網(wǎng)絡(luò)既能敏銳地捕捉增強(qiáng)核共振圖像特征,又能自主學(xué)習(xí)、不斷優(yōu)化不同特征在整個(gè)分析中的權(quán)重,完成對(duì)癌癥患者的分級(jí)。
“相比于傳統(tǒng)通過(guò)穿刺進(jìn)行的癌癥分級(jí),使用‘醫(yī)學(xué)影像+AI’分級(jí)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(jí)的準(zhǔn)確性還在不斷提升,說(shuō)明這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用于疾病診療具有很廣闊的前景!眳⑴c此項(xiàng)研究的蘇州醫(yī)工所研究員周志勇說(shuō)。
相關(guān)研究成果已于近日刊發(fā)在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域期刊《生物學(xué)與醫(yī)學(xué)中的計(jì)算機(jī)應(yīng)用》上。

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