摘 要：精準(zhǔn)醫(yī)療旨在綜合多種醫(yī)療大數(shù)據(jù)，為病人量身設(shè)計(jì)出最佳治療方案，以達(dá)到治療效果最大化和副作用最小化。人工智能算法以其強(qiáng)大的特征提取能力，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域表現(xiàn)出顯著的優(yōu)越性。將人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)場景中，特別是病理切片圖像分析中，極大地促進(jìn)了計(jì)算機(jī)輔助診斷的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療提供了可能與生機(jī)。

關(guān)鍵詞：病理切片圖像；精準(zhǔn)醫(yī)療；人工智能

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2096-4706（2018）05-0170-03

Application of Artificial Intelligence for Precision Medicine in Pathological Image

WANG Yipei1，YAN Wen1，ZHANG Yizhao2，LAI Maode3，XU Yan1，2

（1.School of Biological and Medical Engineering，Beihang University，Beijing 100191，China；2.Microsoft Research Asia，Beijing 100080，China；3.Department of Pathology，School of Medicine，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China）

Abstract：Precision medicine aims to integrate a variety of medical big data to tailor the patient's best treatment plan in order to achieve maximum treatment effects and minimize side effects. Artificial intelligence algorithm has remarkable advantages in computer vision field because of its powerful feature extraction ability. Applying artificial intelligence to medical scenarios，especially pathological image analysis，has greatly promoted the development of computer-aided diagnosis and provided potential and vitality for precision medicine.

Keywords：pathological section images；precision medicine；artificial intelligence

0 引 言

2011年，美國科學(xué)家在《走向精準(zhǔn)醫(yī)療》的報(bào)告中首次提出了“精準(zhǔn)醫(yī)療”的概念[1]，而我國的精準(zhǔn)醫(yī)療更側(cè)重于綜合多種醫(yī)療大數(shù)據(jù)，為病人量身設(shè)計(jì)出最佳治療方案。雖然在兩種定義下的精準(zhǔn)醫(yī)療的側(cè)重點(diǎn)不同，但是其核心是一樣的，就是大數(shù)據(jù)與醫(yī)療的結(jié)合。

人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，將大大推動精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展。病理切片圖像作為醫(yī)療大數(shù)據(jù)中舉足輕重的一部分，在疾病診斷、治療方案的制定和疾病預(yù)后中具有重要參考價(jià)值。通過挖掘其包含的大量信息可得到反映人類健康和疾病的信息，將這些信息應(yīng)用到臨床當(dāng)中來，將大大提高臨床治療的效果，因此對基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)以醫(yī)學(xué)圖像為介質(zhì)的精準(zhǔn)醫(yī)療的研究具有重要意義。本文將以病理切片圖像分析為切入點(diǎn)，闡述基于人工智能實(shí)現(xiàn)對病理切片圖像進(jìn)行深入信息挖掘和疾病診斷的精準(zhǔn)醫(yī)療研究，并提出對未來研究方向的展望。

1 人工智能技術(shù)在病理切片圖像分析中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)之所以能在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得成功，核心在于人工智能技術(shù)對大數(shù)據(jù)的分析能力與爆炸式增長的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)量的相互碰撞，人工智能技術(shù)最大限度地發(fā)揮了深度學(xué)習(xí)特征的能力，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的儲備也得到了充分應(yīng)用。

病理切片圖像是臨床中癌癥診斷的金標(biāo)準(zhǔn)[2]。然而，病理切片人工閱片這種定性分析方法在“精準(zhǔn)醫(yī)療”對診斷準(zhǔn)確率越發(fā)嚴(yán)格的要求下，逐漸顯露出弊端。人工閱片會耗費(fèi)醫(yī)生大量時間與精力，導(dǎo)致準(zhǔn)確率下降，而且由于醫(yī)生本身具有主觀性，不同醫(yī)生的閱片結(jié)果存在差異[3]。隨著高分辨率的全切片數(shù)字化圖像的出現(xiàn)，掀起了一股利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行病理切片圖像自動閱片的浪潮。然而，染色密度、切片平整度以及組織樣本的損壞程度等等，均會對病理切片的質(zhì)量產(chǎn)生影響。另外，在病理切片圖像采集過程中，圖像壓縮時引入變形、噪聲的出現(xiàn)以及切片掃描儀本身的特性，都將影響最終得到的電子切片圖像的質(zhì)量[10]。這些因素都為人工智能算法的應(yīng)用帶來了契機(jī)，也是目前眾多研究者重點(diǎn)關(guān)注的問題和重點(diǎn)研究的方向。

1.1 細(xì)胞檢測與識別

細(xì)胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)與特征在病理檢查中扮演著不可或缺的角色，細(xì)胞核以及有絲分裂的特征、數(shù)量等信息在病理診斷中起著關(guān)鍵性作用。由于細(xì)胞核種類不同、疾病的惡化程度不同以及細(xì)胞核所處生命周期不同，細(xì)胞核外形會顯現(xiàn)出巨大的差異。有絲分裂的四個不同時期在外形上有著較大差異，這給自動檢測造成了不小的挑戰(zhàn)。人工智能算法可解決上述問題，將細(xì)胞或其內(nèi)部結(jié)構(gòu)檢測并分割出來，極大地促進(jìn)了在細(xì)胞層面上的分析以及癌癥診斷的發(fā)展。

Ciresan等人使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對乳腺癌病理切片圖像進(jìn)行逐像素分類，在2012年ICPR有絲分裂檢測比賽中一舉奪冠，展示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在病理切片圖像應(yīng)用中的巨大優(yōu)勢和潛力[4]。Sirinukunwattana等人設(shè)計(jì)了一種空間約束的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測細(xì)胞核并提出了一個NEP預(yù)測器對細(xì)胞核進(jìn)行分類[5]。Chen H等人提出了一個深度層級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測有絲分裂，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了2014年ICPR MITOS-ATYPI比賽各隊(duì)的方法。該網(wǎng)絡(luò)由兩部分組成，一個基于全卷積網(wǎng)絡(luò)的粗檢索模型識別并定位圖像中有絲分裂候選區(qū)域，在此基礎(chǔ)上，一個判別模型運(yùn)用遷移學(xué)習(xí)方法，進(jìn)一步將有絲分裂從候選者中遴選出來[6]。

1.2 腺體分割

腺體是人體的一種重要結(jié)構(gòu)，存在于大多數(shù)器官、系統(tǒng)中。通過觀察腺體的形態(tài)，可以判定腺癌是惡性或良性以及其癌癥嚴(yán)重程度，因此腺體分割對于腺癌的分析與診斷具有重要意義。

在2015年MICCAI腺體自動分割比賽中，深度學(xué)習(xí)方法大放異彩，如圖1所示。Chen等人利用FCN的多層級特征提取，提出了一種輪廓敏感的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括一條上采樣路徑和一條下采樣路徑，網(wǎng)絡(luò)可在輸出分割概率譜的同時畫出腺體的輪廓[7]。Ronneberger等人提出了U-Net和一種訓(xùn)練策略，依賴于數(shù)據(jù)擴(kuò)增算法，高效利用有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)，該網(wǎng)絡(luò)為端到端網(wǎng)絡(luò)，輸入一張切片圖像，可直接輸出腺體與背景二分分割譜[8]。Xu等人提出了一種多通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括全卷積前景分割網(wǎng)絡(luò)、邊界檢測網(wǎng)絡(luò)和物體檢測網(wǎng)絡(luò)，提取腺體病理切片圖像中腺體的形態(tài)、邊界及位置特征，整合特征后對每個像素做出預(yù)測，最終得到腺體的實(shí)例分割結(jié)果[9]。在相同的評估方法下，該方法的性能超越了參加比賽的其他隊(duì)伍，位列第一。

1.3 癌癥自動分期

癌癥分期通過評估腫瘤大小和擴(kuò)散來確定癌癥發(fā)展的過程，是臨床醫(yī)生提供計(jì)劃治療和量化患者預(yù)后的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。目前有幾種癌癥分期系統(tǒng)，使用最廣泛的是TNM分期系統(tǒng)[10]。然而不同專家的判斷差異會導(dǎo)致分期存在相當(dāng)大的區(qū)別，結(jié)果可復(fù)現(xiàn)性較低[11]。因此，建立和使用計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，自動進(jìn)行癌癥分期十分必要。

Ertosun和Rubin設(shè)計(jì)了一個由兩個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的算法對神經(jīng)膠質(zhì)瘤進(jìn)行自動分級，如圖2所示，使用TCGA數(shù)據(jù)庫中的病理切片圖像對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，在低級別膠質(zhì)瘤（LGG）與多形性成膠質(zhì)細(xì)胞瘤（GBM）分類任務(wù)中達(dá)到96%的準(zhǔn)確率[12]。Spanhol等人基于AlexNet對乳腺癌病理切片圖像進(jìn)行分析，將其分為惡性與良性，達(dá)到85.6%的準(zhǔn)確率[13]。Wan等人利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從106張HE染色乳腺組織切片圖像中提取了像素級、物體級以及語義級的多層級特征，獲得了較高的準(zhǔn)確率[14]。

由于病理切片圖像中所包含的冗余信息量較大，目前對于自動癌癥分級分期以及預(yù)后方面的研究成果及應(yīng)用數(shù)量和質(zhì)量都有待提升和完善。

2 總結(jié)與展望

人工智能技術(shù)具有強(qiáng)大的特征提取能力，通過人工智能技術(shù)輔助，醫(yī)學(xué)圖像分析能力得到了大大提高。人工智能技術(shù)可協(xié)助醫(yī)生在治療過程中進(jìn)行準(zhǔn)確分析，提高疾病診斷的可靠性。人工智能的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)還可實(shí)現(xiàn)手術(shù)室和科研等多個醫(yī)療場景的交互，以及醫(yī)學(xué)影像的介導(dǎo)手術(shù)，通過人機(jī)合作進(jìn)一步提高醫(yī)療水準(zhǔn)和效率。

綜上，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療的可行之路，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的整合、采集，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)醫(yī)療個性化服務(wù)，可為精準(zhǔn)醫(yī)療未來發(fā)展提供新生機(jī)。

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作者簡介：王藝培（1994.05-），女，漢族，河南舞鋼人，生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)，碩士。研究方向：生物醫(yī)學(xué)信息與儀器。