反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合超聲診斷乳腺癌

梁哲浩，董蓓莉

乳腺癌是女性常見的惡性腫瘤之一。微鈣化灶作為乳腺癌二維超聲的一種陽性表現(xiàn)得到了臨床的認(rèn)可。但僅以微鈣化作為乳腺癌診斷指標(biāo)敏感性較低，且不能反映病灶內(nèi)微循環(huán)的特點(diǎn)。而超聲造影可從微循環(huán)灌注和血流動(dòng)力學(xué)方面彌補(bǔ)常規(guī)超聲的不足，提供更多的診斷信息。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)中神經(jīng)元的一種新的數(shù)學(xué)處理方法，在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用最廣泛的是反向傳播(back-propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入—輸出數(shù)據(jù)的實(shí)例學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，分析掌握兩者之間的潛在規(guī)律，并根據(jù)其規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來推算輸出結(jié)果[1]。我們自2009年1月—2010年6月，對本院收治的乳腺癌患者采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合超聲造影及病灶內(nèi)微鈣化灶對腫瘤的良惡性進(jìn)行預(yù)測，取得了較好的臨床效果。

1 資料和方法

1.1 研究對象 本組55例，年齡30～82歲，平均50歲。均經(jīng)穿刺活檢或手術(shù)后病理檢查證實(shí)。

1.2 儀器與造影劑

1.2.1 儀器 使用百勝Technos MPX DU8彩色超聲診斷儀，探頭頻率為4.5～7.5MHz，并具有超聲造影成像功能和隨機(jī)配置的時(shí)間—強(qiáng)度曲線分析軟件，機(jī)械指數(shù)為0.1。

1.2.2 造影劑 選用意大利Bracco公司生產(chǎn)的SonoVue。

1.3 方法

1.3.1 常規(guī)超聲檢查 了解并記錄乳腺腫瘤病灶的部位、大小、形態(tài)、數(shù)目、回聲特征及是否有微鈣化灶。診斷標(biāo)準(zhǔn):惡性者存在微鈣化灶，即小于1mm的針尖樣強(qiáng)回聲點(diǎn)。

1.3.2 超聲造影檢查 選取病灶血流最豐富的切面，固定探頭位置不變，切換到造影模式，用5mL生理鹽水將造影劑(59 g)配置成六氟化硫微泡混懸液，經(jīng)肘前靜脈團(tuán)注造影劑2.4mL，隨后推注5mL生理鹽水沖洗，動(dòng)態(tài)觀察病灶的超聲造影過程6min。

1.3.3 圖像分析 應(yīng)用Qontraxt軟件對圖像脫機(jī)分析，并存儲圖像，先勾畫出感興趣區(qū)，然后對自動(dòng)繪制的時(shí)間—強(qiáng)度曲線進(jìn)行分析，獲取定量指標(biāo)即:峰值強(qiáng)度(Peak)、達(dá)峰時(shí)間(TP)、曲線尖度(Sharpness)及曲線下面積(AUC)。診斷標(biāo)準(zhǔn):乳腺癌造影增強(qiáng)方式以明顯不均勻增強(qiáng)為主，時(shí)間強(qiáng)度曲線為多相，上升支陡直，峰值出現(xiàn)時(shí)間早，持續(xù)時(shí)間長，而廓清緩慢呈平臺樣曲線；良性腫瘤則以輕度均勻增強(qiáng)為主，時(shí)間—強(qiáng)度曲線形態(tài)多表現(xiàn)為慢上單相慢下型，上升支緩慢，維持一個(gè)短暫的平臺期再緩慢下降。

1.4 病理診斷 對所有病灶行超聲引導(dǎo)下的穿刺活檢，或手術(shù)切除后行病理檢查，并將病理診斷與超聲造影診斷結(jié)果進(jìn)行比較分析。

1.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

1.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立 采用Matlab(Version 7.0.1.24704(R14)Service Pack 1，來源于matlab官方網(wǎng)站www.mathworks.com)編程實(shí)現(xiàn)。選用55個(gè)病例中隨機(jī)選擇35個(gè)作為訓(xùn)練樣本，另選20個(gè)作為測試樣本。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)newff建立一個(gè)三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，見結(jié)構(gòu)示意圖1。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

以訓(xùn)練樣本中各病例的Peak、TP、Sharpness、AUC、有無鈣化（CA）為輸入神經(jīng)元，其中設(shè)定無鈣化為0，微鈣化（≤1mm的針尖樣強(qiáng)回聲點(diǎn)）為1，粗鈣化（＞1mm的強(qiáng)回聲）為2，腫瘤的良惡性為輸出神經(jīng)元，設(shè)定良性為0，惡性為1。將輸入變量P按下式進(jìn)行歸一化處理，轉(zhuǎn)換為[0，1]的范圍。傳遞函數(shù)為logsig，輸出函數(shù)為tansig，訓(xùn)練函數(shù)為trainbr，網(wǎng)絡(luò)性能函數(shù)為mse。

1.5.2 模型優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 根據(jù)公式(1)、式(2)初步確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的范圍。

式中k為訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)，n1為隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n為輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)，m為輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)，ɑ為[1，10]之間的常數(shù)。本組病例中k為35、n為5、m為1，故初步確定n1的范圍為[6，13]。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)找出最佳值，調(diào)試網(wǎng)絡(luò)，并確定迭代次數(shù)為500次，網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)為0.01，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測測試組病例的良惡性。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超聲造影和微鈣化灶對乳腺病灶良惡性的判斷結(jié)果與病理診斷結(jié)果進(jìn)行比較，計(jì)算敏感性、特異性和準(zhǔn)確率采用四格表法常規(guī)計(jì)算。對惡性腫瘤的判斷結(jié)果進(jìn)行四表格法χ2檢驗(yàn)，良性腫瘤判斷結(jié)果（特異性）比較因例數(shù)較少而采用Fisher精確概率檢驗(yàn)法，以P＜0.05作為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

2 結(jié)果

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超聲造影和微鈣化灶對乳腺病灶良惡性的判斷與病理結(jié)果對照見表1。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、超聲造影和微鈣化灶診斷乳腺病灶與病理結(jié)果比較（n，%）

微鈣化灶對乳腺癌診斷的敏感性、特異性和準(zhǔn)確率分別為69.7%、90.9%、60.6%；超聲造影對乳腺癌診斷的敏感性、特異性和準(zhǔn)確率分別為87.9%、81.8%、69.7%；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合超聲造影和微鈣化灶對乳腺癌診斷的敏感性、特異性和準(zhǔn)確率分別為91.7%、87.5%、79.2%。

χ2檢驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對惡性腫瘤判斷的敏感性與微鈣化灶及超聲造影判斷結(jié)果的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而它們對良性腫瘤判斷結(jié)果的差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合超聲造影和微鈣化灶可提高對乳腺癌診斷的敏感性。

3 討論

腫瘤內(nèi)鈣化的發(fā)生，一般認(rèn)為與腫瘤細(xì)胞變性和壞死后的鈣鹽沉積、腫瘤細(xì)胞和生長活躍的乳腺細(xì)胞分泌鈣有關(guān)[2]，其中微鈣化灶對提高乳腺癌的診斷有一定的價(jià)值，對腫瘤良惡性的鑒別特異性較高、敏感性較低。經(jīng)病理觀察，66%～85%的乳腺癌患者可見鈣化灶[3]。但是微鈣化灶提示的僅是腫塊內(nèi)部組織的變性壞死，不能反映病灶內(nèi)微循環(huán)的特點(diǎn)，而超聲造影可顯示器官與組織微血管灌注的時(shí)間與空間分布及其相應(yīng)的差異，反映臟器及腫瘤的微循環(huán)灌注情況，可彌補(bǔ)常規(guī)超聲的不足，提供更多的診斷信息。

超聲造影定量評價(jià)組織血流灌注，是基于血流中造影劑微泡濃度與圖像信號成線性關(guān)系的原理。很顯然，惡性腫塊血管多，微氣泡總量也多，則峰值強(qiáng)度就高。腫瘤組織產(chǎn)生新的血管分布，增加血管數(shù)量。這種血管有別于正常的血管和良性病變的血管，其血管腔小、壁薄，缺乏肌層，走行迂曲，灌注壓低，易形成動(dòng)靜脈瘺，并且缺少淋巴網(wǎng)，加上腫瘤細(xì)胞增殖不均，使血管扭曲、狹窄[4]。在灌注早期流量大、流速高，導(dǎo)致曲線斜率也大。惡性腫塊內(nèi)靜脈回流障礙引起造影劑微泡在病灶血管床瘀滯，使造影增強(qiáng)持續(xù)時(shí)間長。乳腺癌時(shí)間—強(qiáng)度曲線表現(xiàn)具有特異性，惡性者表現(xiàn)為造影劑達(dá)峰時(shí)間比良性者快，渡越時(shí)間比良性者長，平均強(qiáng)度及曲線下面積比良性者高[5]。

本組病例采用常規(guī)超聲和超聲造影中的客觀指標(biāo)，如 Peak、TP、Sharpness、AUC、是否存在微鈣化灶，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測乳腺腫瘤良惡性，避免了人為主觀因素的影響。結(jié)果表明，聯(lián)合參數(shù)法預(yù)測的準(zhǔn)確率明顯高于超聲造影或常規(guī)超聲。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿生物大腦神經(jīng)系統(tǒng)信息處理功能，實(shí)現(xiàn)輸入與輸出之間的任意非線性優(yōu)化映射，在信息處理方面具有如下顯著特點(diǎn):⑴BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立不需要有關(guān)體系的先驗(yàn)知識、數(shù)據(jù)的分布形式、輸入變量的相關(guān)假設(shè)以及輸入輸出變量間的函數(shù)關(guān)系，主要依賴于資料及給網(wǎng)絡(luò)若干訓(xùn)練實(shí)例，BP網(wǎng)絡(luò)就可以通過自學(xué)習(xí)來完成，完全能夠發(fā)現(xiàn)其隱含的信息，并有所創(chuàng)新。⑵BP網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自組織能力，通過與外界環(huán)境的相互作用，從外界環(huán)境中獲取知識，把環(huán)境的統(tǒng)計(jì)規(guī)律反映到自身結(jié)構(gòu)上來，并能有機(jī)地融合多種信息。當(dāng)外界環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，只需輸入新的資料讓模型再學(xué)習(xí)，即可很快跟蹤環(huán)境的變化，可操作性強(qiáng)。⑶由于神經(jīng)元之間的高維、高密度的并行計(jì)算結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的集體計(jì)算能力，可以進(jìn)行高維數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，同時(shí)也可以進(jìn)行分布式聯(lián)想存儲。⑷作為一個(gè)高度的非線性動(dòng)態(tài)處理系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)功能，在一定程度上能克服數(shù)據(jù)本身的誤差，以得到盡可能準(zhǔn)確的結(jié)果。目前，已經(jīng)有一些比較成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件包，其中MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱應(yīng)用最為廣泛，并在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用[6]。

本研究將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于乳腺腫瘤良惡性的預(yù)測是新的嘗試，選擇合適的超聲造影和常規(guī)超聲參數(shù)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可提高乳腺腫瘤良惡性判斷的準(zhǔn)確性，為決策治療方式提供一種新的輔助診斷方法。

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