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时间:2018-12-06
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1、人工智能在乳腺癌领域五大应用 随着世界排名第一的棋手柯洁于2017年5月27日在中国乌镇围棋峰会上以0:3输给了谷歌开发的人工智能系统AlphaGo,人工智能(arTIficialintelligence)再次引起了人们的关注。人工智能是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。人工智能的研究是高度技术性和专业性的,各分支领域都非常深入且各不相通,因而涉及范围极广。在医学领域,人工智能也发挥了重要作用,尤其是在肿瘤诊断、抗癌药物研发等方面。而人工智能在乳腺癌的诊断和治疗等领域的应用情况如何?目前有哪些新的进展?
2、作为乳腺外科医师,笔者对近年来人工智能在乳腺癌领域的应用情况做了一次分类整理。 一、人工智能与乳腺癌的影像诊断 乳腺X线摄影、超声、MRI等影像技术已经成为乳腺癌检出、分期、疗效评估以及随访的重要手段。20世纪80年代,计算机辅助诊断(computer-aided人工智能在乳腺癌领域五大应用 随着世界排名第一的棋手柯洁于2017年5月27日在中国乌镇围棋峰会上以0:3输给了谷歌开发的人工智能系统AlphaGo,人工智能(arTIficialintelligence)再次引起了人们的关注。人工智能是指由人工
3、制造出来的系统所表现出来的智能。人工智能的研究是高度技术性和专业性的,各分支领域都非常深入且各不相通,因而涉及范围极广。在医学领域,人工智能也发挥了重要作用,尤其是在肿瘤诊断、抗癌药物研发等方面。而人工智能在乳腺癌的诊断和治疗等领域的应用情况如何?目前有哪些新的进展?作为乳腺外科医师,笔者对近年来人工智能在乳腺癌领域的应用情况做了一次分类整理。 一、人工智能与乳腺癌的影像诊断 乳腺X线摄影、超声、MRI等影像技术已经成为乳腺癌检出、分期、疗效评估以及随访的重要手段。20世纪80年代,计算机辅助诊断(comp
4、uter-aideddiagnosis,CAD)技术随着计算机技术、数学算法和统计学的进步而在医学影像诊断方面有了快速发展。 CAD是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他手段,对病变的特征进行量化分析处理并做出判断,辅助影像科医师发现并分析病灶,避免因临床医师经验及知识水平等主观因素的局限性带来的失误,从而提高诊断的准确率和效率CAD系统的工作流程大体上分为:数据预处理-图像分割-特征提取、选择和分类-识别-结果输出等几个过程。 根据算法功能和形式的类似性,机器学习一般包括支持向量机(supportv
5、ectormachine,SVM)、模糊逻辑(fuzzylogic)、人工神经网络(arTIficialneuralnetwork,ANN)、K最近邻算法(K-nearestneighborsalgorithm)和随机森林(randomforest)等不同类型的算法,各种算法具有不同的优势及局限性。 1998年,美国R2公司开发的ImageChecker乳腺CAD系统通过美国FDA批准上市,成为最早投入临床应用的CAD系统。乳腺CAD目前被广泛应用在X线摄影对乳腺癌的筛查上,相关研究主要集中在提高钙化灶和肿块
6、检出的准确性方面,其中X线摄影对微钙化灶的检出率较高,而对肿块的检出率则会受到腺体密度的影响。 意大利学者Parmeggiani等开发出了用于改进识别乳腺X线摄影结果的人工神经网络专家系统(arTIficialneuralnetwork-expertsystem,ANN-ES),该系统能辅助放射科专家获得更高的乳腺癌确诊率。2016年,美国休斯敦卫理公会医院StephenT.Wong和JennyC.Chang团队开发自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)软件算法,该算法准确
7、获得了543例乳腺癌患者乳腺X线摄影的关键特征,并与乳腺癌亚型进行了关联,其诊断速度是普通医师的30倍且准确率高达99%。 世界首台乳腺超声CAD设备B-CAD由加拿大Medipattern公司研制成功,并在2005年获得了FDA批准进入美国销售,其标准化的乳腺检查结果分级报告系统,增加了超声诊断的精确性,能辅助医师提高对乳腺癌的诊断率。Chabi等报道用于乳腺超声的CAD具有高度的敏感度,对于初级影像学医师提高对乳腺恶性肿瘤的诊断水平是有用的工具,但仍存在特异性较低的问题。近几年来,国内有高科技医疗器械公司
8、也在涉足智能乳腺超声系统并开发出了相应产品,其应用价值尚待市场考验。 同样,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。2003年,Comfirma公司推出了首款商用乳腺MRI-CAD软件CADstream,该软件是依据MRI增强扫描时,对病灶摄取对比剂的药代动力学参数进行分析,结合形态学参数,对病灶进行检出和定性,目前该软件仍广泛应用于MRI对乳腺癌的筛查。Btt
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