騰訊優(yōu)圖推出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習算法模型
騰訊優(yōu)圖實驗室聯(lián)合廣東省肺癌研究所吳一龍教授/鐘文昭教授團隊,與清華大學以及國內(nèi)多家中心呼吸科/放射科團隊等共同開發(fā)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的肺結(jié)節(jié)診斷模型,近日,該初步研究成果已被全球癌癥領(lǐng)域知名醫(yī)學期刊《腫瘤學家》(《The Oncologist》)收錄并全文發(fā)表。
隨著低劑量螺旋CT(LDCT)的普及,檢出了越來越多的肺部結(jié)節(jié),使患者得以早期診斷,早期手術(shù)臨床治愈率越高。然而,將CT作為篩查手段仍存在較高假陽性率(即CT發(fā)現(xiàn)的結(jié)節(jié)可能不一定是惡性,或是極度惰性生長腫瘤),此外激增的CT分析工作也大大占據(jù)放射科醫(yī)師有限的工作時間和精力。近年來機器學習算法在醫(yī)療領(lǐng)域的大展拳腳(糖尿病視網(wǎng)膜病變/皮膚病/甲狀腺結(jié)節(jié)等),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(機器學習算法一類)的肺結(jié)節(jié)診斷模型有望解決這一難題。此次騰訊優(yōu)圖聯(lián)合吳一龍教授/鐘文昭教授團隊及多個中心等推出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的肺結(jié)節(jié)診斷模型,可有望輔助醫(yī)生提高結(jié)節(jié)檢出率的同時兼顧良惡性診斷準確率,大大降低放射科醫(yī)師日常CT讀取工作量,同時使得更多患者能夠及時得到早期治療干預,進一步降低肺癌相關(guān)死亡率。
作為騰訊覓影核心AI技術(shù)的提供方,騰訊優(yōu)圖實驗室將持續(xù)通過騰訊覓影,與更多醫(yī)院及醫(yī)療機構(gòu)展開合作,讓技術(shù)真正應(yīng)用落地。目前,騰訊覓影已與國內(nèi)超過100多家頂級三甲醫(yī)院達成合作,共同推進AI在醫(yī)療領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。此外,依托騰訊云的服務(wù)器,騰訊優(yōu)圖具備進行上億規(guī)模的模型訓練及合作接入,為技術(shù)落地提供有力的服務(wù)保障。未來,AI+醫(yī)學有望在推動各級醫(yī)療系統(tǒng)診斷同質(zhì)化,減輕醫(yī)生工作量,提升診斷準確率和效率方面,發(fā)揮更大的作用。
以下為詳細研究內(nèi)容:
一、分析步驟:
預處理模塊:從CT切片中分離出包含肺組織的圖像區(qū)域,閾值0HU去除無關(guān)組織(骨與軟組織),接著使用自適應(yīng)閾值圖像分割方法,建立3維模型;重建3維圖象為標準化的切片厚度和分辨率,以避免不同CT機器的誤差。
結(jié)節(jié)診斷模塊:建立3D肺結(jié)節(jié)檢測網(wǎng)絡(luò)獲得重建圖象的3D特征;在Pythorch平臺上分兩步訓練CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型,a, (結(jié)節(jié)檢測網(wǎng)絡(luò)),輸入信息包括圖象和相應(yīng)的位置附加信息;b, 根據(jù)第一步的檢測網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化結(jié)節(jié)診斷網(wǎng)絡(luò),并對輸出圖象和相關(guān)診斷結(jié)果進行微調(diào)。
輸出模塊:在結(jié)節(jié)診斷網(wǎng)絡(luò)計算出所有結(jié)節(jié)的惡性評分后,對其進行融合以得出最后的圖象級惡性評分。融合圖像級惡性腫瘤評分可用公式Pf=1(1p1)(1p2)…計算。(1PN),其中P代表結(jié)節(jié)惡性的概率,N代表結(jié)節(jié)的數(shù)目。
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