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        人工智能技術(shù)在塵肺病診斷中的應(yīng)用研究進(jìn)展

        2020-10-21 04:05:46牟春華
        健康之友·下半月 2020年7期
        關(guān)鍵詞:人工智能

        牟春華

        【摘 要】現(xiàn)如今,我國(guó)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展十分迅速,塵肺病診斷主要依據(jù)醫(yī)學(xué)影像學(xué)的判斷,目前人工智能(AI)已經(jīng)運(yùn)用到塵肺病醫(yī)學(xué)影像學(xué)的輔助診斷上。臨床上貳期和叁期塵肺病診斷并不困難,困難之處在于無塵肺病和壹期塵肺病的診斷,其診斷結(jié)論往往差異很大,特別是診斷經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師很容易出現(xiàn)漏診、誤診的情況。AI技術(shù)在塵肺病影像診斷中的應(yīng)用就是著重解決無塵肺病和壹期塵肺分類診斷的問題。本文綜述了近年來AI技術(shù)在塵肺病診斷中的應(yīng)用研究,重點(diǎn)闡述支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)這兩種AI技術(shù)在塵肺病分類診斷中的應(yīng)用,并分析其優(yōu)缺點(diǎn);展望卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)技術(shù)和其他AI深度學(xué)習(xí)算法在未來應(yīng)用到塵肺病圖像分類的可能,分析其存在的困難及今后突破的

        方向。

        【關(guān)鍵詞】塵肺;人工智能;支持向量機(jī);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        【中圖分類號(hào)】R587.1【文獻(xiàn)識(shí)別碼】B ? ?【文章編號(hào)】1002-8714(2020)07-0026-01

        引 言

        塵肺病是我國(guó)最主要的職業(yè)病之一,其發(fā)病機(jī)制復(fù)雜,主要過程如下:當(dāng)塵粒進(jìn)入上呼吸道及肺泡后,約有2%~3%最終沉積于肺泡壁,繼而被人體組織內(nèi)的巨噬細(xì)胞吞噬、消化,而后被排出體外或轉(zhuǎn)運(yùn)至淋巴系統(tǒng)。當(dāng)人體吸入大量游離二氧化硅(SiO2)塵粒時(shí),后者在肺泡壁內(nèi)大量積聚,由于超出機(jī)體對(duì)其清除的能力,常引起以白細(xì)胞和巨噬細(xì)胞浸潤(rùn)為主的巨噬細(xì)胞肺泡炎。當(dāng)吸入的粉塵量超出含塵巨噬細(xì)胞(塵細(xì)胞)的轉(zhuǎn)運(yùn)和分解能力時(shí),塵細(xì)胞和粉塵顆粒將會(huì)積聚于肺實(shí)質(zhì)及間質(zhì)內(nèi)。此過程中,伴隨著粉塵引起的免疫應(yīng)答,病變局部發(fā)生膠原組織增生,肺泡結(jié)構(gòu)及功能受損,最終導(dǎo)致肺組織纖維化。

        1 計(jì)算機(jī)輔助診斷(computeraideddiagnosisCAD)技術(shù)的進(jìn)展

        計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)是一個(gè)相對(duì)年輕的跨學(xué)科技術(shù)。計(jì)算機(jī)技術(shù)和醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的快速發(fā)展,使人工智能,數(shù)字圖像與影像學(xué)的圖像處理可以有效的結(jié)合,以發(fā)現(xiàn)機(jī)體損傷,評(píng)估疾病的嚴(yán)重程度。利用計(jì)算機(jī)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的分析結(jié)果作為參考,放射科專家可以在疾病篩查,圖像檢測(cè),癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等方面得出更為準(zhǔn)確的診斷結(jié)論。以乳腺為例,CAD可檢測(cè)微小鈣化的分辨率為0.05-0.1mm,結(jié)節(jié)陰影為0.1-0.4mm,對(duì)比度深度可達(dá)10-12bit。1998年,用于乳腺癌篩查的CAD軟件已經(jīng)獲得FDA認(rèn)證,并應(yīng)用于臨床。國(guó)內(nèi)也有學(xué)者進(jìn)行了基于X線的乳腺腫塊自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的研究,并且在其他方面如肺內(nèi)小結(jié)節(jié)的自動(dòng)篩查,肺結(jié)核的檢測(cè)與診斷等計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)也進(jìn)行了大量的基礎(chǔ)研究,取得了許多技術(shù)突破。一般來說,CAD是指計(jì)算機(jī)輔助診斷(computeraideddiagnosis)和計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)(computeraideddetection),還包括計(jì)算機(jī)化的癌癥風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和計(jì)算機(jī)化的腫瘤治療評(píng)估。CAD技術(shù)的核心在于利用各種技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí),繼而給出一個(gè)合理的診斷結(jié)果。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型一個(gè)重要特點(diǎn)是依靠人工經(jīng)驗(yàn)預(yù)先提取出樣本數(shù)據(jù)的特征,然后做出分類或預(yù)測(cè)。典型的CAD模型包括4個(gè)主要模塊:圖像預(yù)處理,定義感興趣區(qū)ROI,特征的提取和選擇以及對(duì)所選取的ROI進(jìn)行

        分類。

        2 人工智能技術(shù)在塵肺病診斷中的應(yīng)用研究進(jìn)展

        2.1AI在塵肺病診斷中的應(yīng)用

        培養(yǎng)一位合格的影像醫(yī)師至少需要5~8年的時(shí)間,需要大量的臨床實(shí)踐才能勝任工作。AI解放了人類的大腦,具有豐富的知識(shí)存儲(chǔ)能力、自我學(xué)習(xí)能力及多維思考能力,對(duì)于高強(qiáng)度、重復(fù)性、機(jī)械性的影像學(xué)診斷活動(dòng)不會(huì)疲憊,不會(huì)視覺疲勞。影像醫(yī)生可以把節(jié)約出來的時(shí)間從事創(chuàng)新性的思考及課題研究。塵肺病作為一種肺部彌漫性纖維化的疾病,高千伏X線胸片和數(shù)字化X線胸片是塵肺病篩查和診斷的有效手段;CT片還沒有診斷標(biāo)準(zhǔn),但在輔助診斷中發(fā)揮重要作用。CT在塵肺病診斷中的主要作用是在發(fā)現(xiàn)肺大泡、肺氣腫、胸膜改變,且在與縱隔或橫膈重疊的大陰影的診斷上,比X線胸片有很大優(yōu)勢(shì),在與其他疾病的鑒別診斷上也起著重要作用。目前基于AI的醫(yī)學(xué)影像學(xué)主要應(yīng)用在CT的肺結(jié)節(jié)識(shí)別上,對(duì)于塵肺病診斷來說,胸片的AI診斷還需要做大量的研究工作?;谟?jì)算機(jī)輔助檢測(cè)系統(tǒng)(computer-aideddetection,CAD)的塵肺病胸片計(jì)算和分析方法,大致分為兩類:一類是在胸片上檢測(cè)出圓形或不規(guī)則小陰影,然后對(duì)比國(guó)際勞工組織塵肺病標(biāo)準(zhǔn)片,將胸片分為正?;驂m肺胸片;另一類是對(duì)胸片肺紋理進(jìn)行分析以診斷塵肺,對(duì)塵肺病胸片肺紋理特征的研究是這幾年研究的熱門課題,主要通過灰階直方圖、灰階共生矩陣、功率譜和胸片頻率來計(jì)算紋理特征,不同的方法和數(shù)據(jù)設(shè)置表現(xiàn)出不同的特質(zhì)。

        2.2對(duì)塵肺病的病情進(jìn)行分級(jí)診斷

        “塵肺病治療中國(guó)專家共識(shí)”中提出,進(jìn)行塵肺病診療時(shí)應(yīng)先評(píng)估病情后進(jìn)行分級(jí)治療。現(xiàn)行的職業(yè)性塵肺病診斷病名包括塵肺種類和分期,尚不能全面反映病情程度,需要進(jìn)行完善。建議將影響病情及預(yù)后的因素如粉塵性質(zhì)、期別、臨床癥狀、肺功能損傷程度、并發(fā)癥及合并癥、危險(xiǎn)因素(如吸煙、營(yíng)養(yǎng)不良等)也納入塵肺病臨床診斷分級(jí),用于分級(jí)診療、康復(fù)指導(dǎo)和預(yù)后評(píng)估,即癥狀嚴(yán)重程度可參照慢阻肺評(píng)估試驗(yàn)(CAT)評(píng)分表、呼吸困難程度可選用呼吸困難評(píng)分表(mMRC)、肺功能損傷程度可根據(jù)肺功能測(cè)定和血?dú)夥治鰴z查結(jié)果判定、并發(fā)癥及合并癥可根據(jù)各個(gè)獨(dú)立疾病病情分級(jí)(或分度)進(jìn)行評(píng)估、危險(xiǎn)因素可按照因素多少和對(duì)病情影響程度進(jìn)行評(píng)估。

        2.3ANN技術(shù)分類診斷塵肺病

        ANN是以數(shù)學(xué)模型模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)能力而建立的一種機(jī)器學(xué)習(xí)過程。ANN把大量的處理單元互相連接形成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過對(duì)已知信息的反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,逐步調(diào)整改變處理單位連接權(quán)重,達(dá)到信息處理、模擬人腦組織輸入輸出的功能。

        結(jié) 語

        塵肺病是一種預(yù)防可控的疾病,若能早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷并實(shí)施有效干預(yù),就可在很大程度上減少末期塵肺病的發(fā)病率,提高塵肺患者的生活質(zhì)量。塵肺病的影像學(xué)診斷標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)X線胸片制定,包括高千伏X線胸片和數(shù)字化X線胸片。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 蕭毅,劉士遠(yuǎn).人工智能將改變影像醫(yī)學(xué)的未來[J].科技與金融,2018(10):11-15.

        [2] 李德鴻.不要把塵肺病防治引入歧途[J].環(huán)境與職業(yè)醫(yī)學(xué),2018,35(4):283-285.

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