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醫(yī)療AI成下一個(gè)藍(lán)海 醫(yī)械巨頭如何搶灘?




醫(yī)療AI成下一個(gè)藍(lán)海 醫(yī)械巨頭如何搶灘?

發(fā)布日期:2020-08-07


    復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院感染科主任張文宏教授曾提及,醫(yī)療人工智能最為成熟的智能影像識(shí)別(CT圖像識(shí)別)在防疫中做出了重要貢獻(xiàn)。

    他認(rèn)為,AI在醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用,在檢測體系的應(yīng)用,歸根結(jié)底是線下和線上數(shù)據(jù)融合,并能夠?yàn)楣残l(wèi)生系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)預(yù)警。

    受到集中于2016-2017年人工智能投資熱潮的影響的結(jié)果,至少多達(dá)70-80家的企業(yè)參與智能醫(yī)學(xué)影像研發(fā),但真正能實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地的企業(yè)卻是屈指可數(shù)。

    此前,GE醫(yī)療首款人工智能CT設(shè)備APEX CT正式推出,配合GE獨(dú)有的全數(shù)控QUANTIXTM高能球管,搭載了通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出的人工智能CT圖像處理技術(shù)TrueFidelityTM,讓每一次掃描都能獲得以往CT設(shè)備無法比擬的高清圖像質(zhì)量。

    對于醫(yī)生來說,越高像素的成像、還原真實(shí)的效果越好,就好比千萬像素?cái)z像頭捕捉到的、還原真實(shí)的效果,為醫(yī)生提供更有利于精準(zhǔn)診斷的信息。

    對患者而言,一個(gè)是輻射更低、更安全,一個(gè)是醫(yī)生診斷更精準(zhǔn)、減少漏診的可能性,患者更安心。

    相比傳統(tǒng)CT圖像對腹部檢查一般都選擇5mm厚層重建,TrueFidelity可對任意體型任意部位的檢查進(jìn)行0.625mm的薄層圖像重建,真實(shí)還原圖像的解剖細(xì)節(jié)和紋理,提高微小病灶的發(fā)現(xiàn)幾率,有助于早診早治,極大提高醫(yī)生的診斷信心。

    尤其是對于天然對比度低的組織結(jié)構(gòu),比如腹部成像,TrueFidelity的診斷優(yōu)勢尤為明顯,并為臨床診斷帶來了顯著突破。

    在四川大學(xué)華西醫(yī)院提供的臨床測試中,應(yīng)用了TrueFidelity的圖像下完全達(dá)到了常規(guī)的診斷標(biāo)準(zhǔn),解決了超低劑量CT掃描導(dǎo)致的噪聲太大無法診斷的問題,且最低只需10%的輻射劑量,就得到了TrueFidelity真理圖像。

      北京兒童醫(yī)院的測試病例也顯示,經(jīng)過TrueFidelity,任意掃描0.625mm薄層重建,空間分辨率能提高8倍,1.25mm微小病灶檢出率提升50%,最終額外發(fā)現(xiàn)了3個(gè)之前看不到的微小病灶。

10年迭代,AI技術(shù)的創(chuàng)新訴求

    長久以來,CT射線的潛在風(fēng)險(xiǎn)始終是醫(yī)療專家和患者最為擔(dān)憂的,如何平衡圖像質(zhì)量和輻射劑量是CT影像發(fā)展永恒的兩難。

    因?yàn)椋珻T照出來的片子并不是直接投射出來的,而是經(jīng)過復(fù)雜的設(shè)備,從不同的角度掃描人體之后,必須再借助計(jì)算機(jī)的處理形成紋理,醫(yī)生才有讀懂它的可能。

    其中的關(guān)鍵就是計(jì)算機(jī)處理這些數(shù)據(jù)的方式——算法。

    因此,而重建算法的出現(xiàn)與不斷升級,就是為了更好地解決這個(gè)問題。

    第一代CT圖像FBP算法的缺陷是,如果射線量不足,算法重建下的圖像質(zhì)量就會(huì)明顯降低,但射線量過高,對患者的輻射損傷太大。

    第二代CT圖像算法可以在射線劑量低的條件下,通過算法彌補(bǔ)射線信號(hào)的不足,但圖像中的高頻信息會(huì)被扭曲和丟失,就好像用美顏相機(jī)過度磨皮,圖像的真實(shí)性難以判斷,給醫(yī)生的精準(zhǔn)診斷加大了難度。

    迭代算法推出10年來,一直在不斷改進(jìn),但由于其自身的局限性,醫(yī)生的接受度并不理想,在實(shí)際工作中的使用頻次也并不高。

    尤其是近年來,越來越多的證據(jù)表明,迭代算法存在的局限性在臨床上表現(xiàn)得愈發(fā)明顯。

    特別是低對比度的診斷任務(wù),如肝轉(zhuǎn)移或胰腺占位性病變的檢出,迭代算法會(huì)導(dǎo)致低對比度結(jié)構(gòu)的空間分辨率下降,降低病灶的可檢測性。

    為此,如何實(shí)現(xiàn)低劑量、低噪聲、自然紋理的三者兼得,成為彼時(shí)CT重建算法亟待突破的一大瓶頸。

低劑量、低噪聲、真實(shí)圖像紋理三者兼得

    雖然高端CT設(shè)備通過一系列硬件的提升,加之影像重建技術(shù)的優(yōu)化,不斷改善了診斷效能,但始終無法突破影像過度平滑的技術(shù)限制。

    GE醫(yī)療深耕CT領(lǐng)域40年,不斷積累經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,如今更是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出了人工智能CT圖像處理技術(shù)打破此前的迭代算法限制。

    不同于其他深度學(xué)習(xí)算法以迭代圖像作為訓(xùn)練目標(biāo),GE醫(yī)療使用的是高質(zhì)量、高劑量的FBP圖像來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是醫(yī)生口中的“ground truth”作為訓(xùn)練集,極大保證了最終訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確度,可將低劑量的CT掃描數(shù)據(jù)還原成高質(zhì)量的FBP圖像。

    傳統(tǒng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的迭代算法,高度依賴專家經(jīng)驗(yàn),需要人工設(shè)計(jì)模型和確定、優(yōu)化提取特征,對提取數(shù)量也有一定限制,不能超過人腦處理的極限,否則模型的準(zhǔn)確性也會(huì)達(dá)到瓶頸。

    然而基于深度學(xué)習(xí)的重建算法,無需人為操作,自動(dòng)優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可調(diào)節(jié)的參數(shù)也是迭代算法的一萬倍,并基于大量極端和案件案例作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,保證模型的泛化準(zhǔn)確性。

    且隨著數(shù)據(jù)量的增加,模型準(zhǔn)確性不斷提升,重建速度可適用于常規(guī)和急診需求,不會(huì)因去除噪聲而導(dǎo)致微小病灶遺漏。

    深度學(xué)習(xí)重建算法的出現(xiàn),可謂完美地解決了一直困擾CT的難題,能夠?qū)崿F(xiàn)低劑量、低噪聲和真實(shí)圖像紋理三者兼得。

    通過這種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出的人工智能CT圖像處理技術(shù)TrueFidelity,是經(jīng)FDA批準(zhǔn)的業(yè)界首個(gè)還原原始圖像的深度學(xué)習(xí)CT影像重建算法。

    一直以來,醫(yī)學(xué)的真諦,就是透過表象,看到真理,而人工智能等科學(xué)技術(shù)手段,正是撬開真理大門的鑰匙。

    以TrueFidelity為代表的深度學(xué)習(xí)重建算法,突破了醫(yī)學(xué)影像始終無法突圍的重建算法門檻,開啟了CT技術(shù)人工智能元年,更為人類打開了通往精準(zhǔn)醫(yī)療的捷徑,為更智能、更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像診斷開創(chuàng)了無限可能。


來源: 賽柏藍(lán)器械

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