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人工智能技术在乳腺影像学诊断中的应用现状与

2019-11-20 06:35 | 来源:未知 | 责任编辑:本站编辑

作者:龚敬,郝雯,彭卫军,复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科

 

在全球范围内,乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,也是女性癌症死亡的主要原因。在我国,新诊断的乳腺癌患者占全球乳腺癌新发患者的12.2%,死亡率为9.6%。影像学检查是实现乳腺癌早期发现和治疗的主要手段。随着乳腺癌防治工作的宣传和推进,人们对影像学检查的重要性有了较好的认识,对乳腺癌早期筛查也越来越重视,对影像学检查及诊断提出了更高的要求。

 

近几年,参与乳腺癌筛查的女性人数呈明显上升趋势。由于我国人口基数大,患者分流机制不完善,大量检查集中于大中型医疗机构,造成了此类医疗机构的影像医师工作负荷较大。此外,新的影像技术也使医学影像数量成倍增加,致使影像科医师阅片压力增大,如数字乳腺断层图像(digital breast tomosynthsis,DBT)约300幅左右,阅读时间是普通钼靶X线图像的2倍;常规乳腺动态增强磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)可产生数千幅图像。传统影像诊断依赖于影像科医师的主观判断,需要医师较高的耐压力和专注力,而长时间、高负荷工作难免引起视觉和心理上的疲劳。

 

另外,每种影像学检查技术存在一定局限性,如钼靶X线摄影是投影成像,高密度腺体组织容易对肿块造成遮挡,而亚洲女性致密型腺体比例较高,易产生误诊漏诊,检测灵敏度约70%~90%。研究显示,约有20%的新诊乳腺癌患者回顾之前的钼靶片发现异常,表明影像科医师对这部分患者的影像学检查给出了假阴性的结果。目前,乳腺影像诊断的高需求和现实供给之间的不平衡,已经成为临床实践中亟待解决的主要问题之一。

 

医学影像的全面数字化和计算机技术的发展,为从技术层面解决这一问题带来了希望。工程人员尝试使用计算机工程技术对图像进行分析,在此基础上设计和开发了乳腺影像辅助诊断技术。凭借计算速度快、可重复性好及永远不会疲劳的特点,此项技术能够为医师提供客观有效的诊断信息。同时,在减轻医师工作负担、降低误诊和漏诊风险、提高乳腺癌检出率和诊断准确率等方面也可发挥作用。

 

1.发展现状

 

乳腺医学影像人工智能(artificial intelligence,AI)技术始于20世纪60年代,最先发展起来的是计算机辅助检测/诊断(computer aided detection/diagnosis,CAD)系统。CAD是一种通过综合运用计算机、数学、统计学、图像处理与分析方法,从医学影像上提取特征、标注可疑病变位置、对病灶区域进行良恶性判断的AI技术。乳腺CAD应用最广泛的领域是乳腺癌钼靶X线筛查,自1998年美国食品药品管理局(food and drug administration,FDA)首次批准乳腺钼靶X线CAD系统应用于乳腺癌筛查以来,目前已有多种应用于不同影像学检查的乳腺CAD系统获得FDA的批准。

 

统计显示,2016年90%获得乳腺成像质量标准法(mammography quality standards act,MQSA)认证的数字乳腺成像设备都配备了CAD系统。2003年Comfirma公司推出了首款乳腺MRI商用CAD软件CADstream,目前主流的MRI CAD软件还包括3TP Server Version2.2.4(CADsciences®)和Mammatool(DigitalImage Solutions®)等。加拿大Medipatern公司研发的B-CAD作为首个商用乳腺超声CAD,在2005年获得FDA批准进入美国销售。在2018年北美放射学年会(Radiological Society of North America,RSNA)上,韩国三星公司展示的S-Detect TM for Breast软件已安装于三星超声设备。

 

传统CAD系统在临床上的应用已有近30年的历史,国内不少医院也在使用,但传统CAD功能单一、性能不足,病灶检出假阳性率过高,在性能上很快到达瓶颈。虽然传统CAD系统的临床价值没有得到充分肯定,但AI技术辅助影像科医师减轻工作量、减少漏诊的理念已经得到广泛认可,研究人员从不同角度尝试提高CAD系统的实用性。

 

近几年,随着深度学习算法的出现和成熟,AI技术在医学影像中的应用逐步走向了更高的层面,为突破传统CAD系统的准确性瓶颈带来了可能。与传统CAD系统不同,基于深度学习算法的CAD系统直接运用医学影像训练和构建模型,实现端到端的学习(end-to-end learning),使CAD模型具有更高的灵敏度和准确率。

 

目前,在乳腺影像AI技术应用中,基于深度学习算法的AI系统主要集中于乳腺钼靶X线影像的分析和研究,对MRI、超声和数字乳腺断层摄影的研究相对较少。国内一些医疗公司也推出了新一代基于深度学习算法的钼靶AI系统,在乳腺肿块检测和钙化检测方面此类系统可以达到90%以上的准确率,几乎和医学影像专家的水准相当。同时,在病灶的良恶性判别上,新一代AI模型能达到87%的灵敏度和90%以上的特异度,甚至超越了医学影像专家的水平。

 

在应用测试中,基于深度学习算法的乳腺AI系统的各种性能指标(灵敏度、准确率、特异度)相对于传统CAD系统有所提高,使得CAD水平提升了一个层次。CAD系统性能的提高,不仅映射出了机器学习算法的创新和发展,也显示了计算机硬件水平的提高和数字化医疗体系的不断完善。

 

虽然在应用测试中乳腺影像AI系统具有较好的检测和诊断性能,但真正将这些系统应用于临床,并达到辅助医师进行诊断和决策的目的,还有很长的路要走,其主要原因是:

 

① 目前基于深度学习算法的乳腺影像AI系统的模型设计,大多是在常规经典模型(如Inception模型、ResNet模型等)基础上微调或直接应用,缺乏对乳腺影像应用场景系统、深入的研究,未能根据乳腺影像的特点设计特异度强的深度学习算法。

 

② 深度学习模型是一种基于数据驱动的算法模型,数据质量的好坏直接影响乳腺影像AI系统的性能,多中心、标准一致及标注统一的大样本数据集的匮乏限制了乳腺影像AI系统发展。

 

③ 工程技术与临床医学之间的学科差异造成了乳腺影像AI系统在应用和推广中的障碍,工程人员未能切实挖掘临床诊断中的痛点和难点、从影像科医师的角度设计CAD系统,使得乳腺影像AI系统的原型设计无法切实反映影像科医师的真实需求。

 

2.临床应用

 

在医学影像上进行乳腺病变的自动检测及诊断是CAD系统的主要应用之一。乳腺CAD系统目前被广泛应用于乳腺癌的筛查中,目的是提高病变的检出率,辅助医师诊断,减少漏诊误诊。钼靶X线CAD系统主要根据肿块及钙化区域的特征辨识病变,研究显示乳腺CAD系统对钙化区域尤其是微小钙化区域的灵敏度最高,可达80%~100%,正确标记率高于肿块及非对称致密,且其灵敏度并不受腺体密度影响。大部分研究认为CAD系统能够提高恶性病变,尤其是导管内原位癌的检出率。另外,CAD系统在检出早期病变上具有潜在优势,相关研究报道使用CAD系统之后0期乳腺癌检出率提高了42%,Ⅰ期乳腺癌查出率提高了17%。

 

早期乳腺癌患者更受益于CAD系统,这也是促使CAD系统广泛应用于乳腺癌筛查的主要原因。针对乳腺MRI的CAD应用不及钼靶X线广泛,但研究结果显示,MRI CAD系统可以辅助乳腺MRI的视觉评估,并提供有用的附加信息提高诊断的特异度,在多灶性病灶的检测方面具有明显优势。

 

目前主流的MRICAD软件仅能辅助影像科医师对病灶的形态进行描述,尚未将病变的形态学特征进行分析,增加这部分内容可能会进一步提高CAD系统的准确率及特异度。乳腺超声CAD系统应用的主要目的是克服操作者依赖性,同时提高诊断准确率。其检测及诊断表现受测试样本构成的影响较大,如恶性病灶及囊性病灶占比例较高时,CAD具有良好的检出率及准确率,而良性、实性病灶增多则直接影响CAD系统的检测效果,这一结果可能与超声成像本身的特性有关。

 

提高诊断效率、减少影像科医师工作量也是CAD系统的应用场景之一。根据既往对影像科阅片医师的调研,乳腺钼靶的人工常规阅片及写报告时间为2~10 min。而采用AI系统可以大幅缩短病灶检出时间,秒级完成。这一应用能更明显地缩短DBT阅读时间。DBT将一系列2D图像重组成3D断层图像,图像数量较传统钼靶X线片明显增多,含有较多冗余信息,研究显示DBTCAD系统能够显著缩短阅读时间,但对影像科医师诊断的灵敏度、特异度和召回率影响并不显著。

 

MRI CAD系统则可以通过计算机自动提取动态增强扫描时病灶信号强度变化,为影像科医师提供病灶内不同强化程度所占比例,避免医师手动测量的同时提供准确信息,减少工作量,缩短阅片时间。另外,乳腺CAD能帮助经验较少的影像科医师提高其诊断效能,如韩国三星公司的S-Detect™ for Breast软件,结合《乳腺影像报告和数据系统图谱》(ACR BI-RADS® ATLAS)提供标准化的可疑病变报告和分类说明,可以使年轻医师的诊断准确率从83%提高到87%。从更高的层面上看,CAD系统的广泛安装具有一定的社会价值。对于年轻医师而言,AI系统的辅助可以大大提升其诊断信心和水平,有利于建立良好的住院医师培养机制。将顶级医院的诊疗能力以工具化的方式下沉到基层,能够帮助基层医师提升乳腺癌的早期筛查水平及效率,实现患者分流,为建立完善的医疗体系奠定基础。

 

3.总结与展望

 

目前,乳腺影像AI技术的应用和研究正如火如荼地开展,相信高性能的乳腺影像AI系统将会得到快速的发展,新一代乳腺影像AI系统也将会在临床诊断中获得广泛应用。未来,在整合产学研用等各界资源的基础上开发出的乳腺AI产品,应该能够解决工程技术、临床诊断和社会层面等不同领域中的问题。新一代乳腺AI系统应具有以下特点:

 

① 从工程角度来说,设计和开发鲁棒性强、特异度好的乳腺影像智能分析算法,大幅度提升系统的准确率,并降低检测和诊断中的假阳性率。针对不同设备厂商拍摄的医学影像,新一代乳腺AI系统能自动识别和处理,避免系统性能在不同来源的影像数据中产生偏差。同时,AI系统和医院影像归档和通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)友好结合,提供交互性强、操作简单、使用方便的应用程序。

 

② 在临床应用中,新一代乳腺影像AI系统需要跟踪和同步最新诊断标准和指南,整合和应用多模态影像数据(如CT、MRI、钼靶X线及超声等),通过深度信息挖掘解决诊断中的痛点和难点问题。此外,AI系统应不断地精简操作流程,辅助完成部分初级、基础性工作,成为放射科医师真正的好“帮手”、好“伙伴”。

 

③ 从社会层面上出发,新一代乳腺影像AI系统应建立于相关法律法规、社会伦理道德的基础之上,不仅需要保护患者的个人隐私,还需要根据我国的基本国情,设计和制定详细的规范和流程,成为医师和患者都放心的产品。

 

总之,乳腺影像AI技术正在蓬勃发展、逐步完善,在优化医疗资源配置、缓解放射科医师工作压力、提升检测和诊断的准确率等方面,已展现出了巨大的潜力。虽然与真正实现新一代乳腺影像AI系统的临床应用落地还有一段距离,但乳腺影像AI技术为乳腺影像诊断学科发展提供了新的动力,也展现出未来智能医学影像的广阔前景。

 


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