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    基于PET/CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)系統(tǒng)發(fā)展綜述

    2017-12-28 15:45:13張瑞程徐守祥胡文深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院程超上海長海醫(yī)院
    數(shù)碼世界 2017年12期
    關(guān)鍵詞:診斷系統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像結(jié)節(jié)

    張瑞 程徐守祥 胡文 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 程超 上海長海醫(yī)院

    基于PET/CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)系統(tǒng)發(fā)展綜述

    張瑞 程徐守祥 胡文 深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 程超 上海長海醫(yī)院

    本文對基于PET/CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)系統(tǒng)的發(fā)展進(jìn)行綜述。從基于PET/CT圖像的算法研究、CAD系統(tǒng)研發(fā)、CAD系統(tǒng)研發(fā)難點(diǎn)三方面進(jìn)行了闡述。最后提出了基于PET/CT圖像的CAD系統(tǒng)研究發(fā)展趨勢,傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)在人工智能快速發(fā)展的背景下其智能化屬性必然將被突出。

    PET/CT 計(jì)算機(jī)輔助診斷 人工智能 深度學(xué)習(xí)

    計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-aided Diagnosis,CAD)系統(tǒng)的概念最早可以追溯到上個(gè)世紀(jì)50年代,美國的華人科學(xué)家錢家其將計(jì)算機(jī)應(yīng)用于放射治療、計(jì)算劑量分布和制定治療計(jì)劃。自上個(gè)世紀(jì)80年代起,芝加哥大學(xué)針對胸腔的醫(yī)學(xué)圖像展開了CAD系統(tǒng)的研發(fā),并取得了階段性成果。計(jì)算機(jī)輔助診斷的意義就在于提供了一個(gè)計(jì)算機(jī)輸出作為“第二意見”來輔助醫(yī)師進(jìn)行分析病理和診斷病情。研究證明:CAD系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用能夠幫助醫(yī)生提高病變的檢測效率和診斷水平,相對于主觀的、不穩(wěn)定的人工診斷,CAD系統(tǒng)相對客觀和一致的判斷顯現(xiàn)出很大的優(yōu)勢。因此,CAD技術(shù)又被稱為醫(yī)生的“第三只眼”。目前,CAD系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于乳腺病灶的診斷、骨密度測試等,特別在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的應(yīng)用也非常多。

    1 CAD系統(tǒng)在PET/CT圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展

    1.1 國內(nèi)外基于PET/CT圖像的算法研究

    基于PET/CT圖像的算法研究在近些年發(fā)展了起來,這其中以基于CT圖像的算法研究占大多數(shù),這與CT影像技術(shù)的發(fā)展相對成熟有很大關(guān)系。在CT圖像的算法研究中,又以針對胸腔的肺結(jié)節(jié)及肺癌的分割及分類算法研究最為常見。國內(nèi)外基于PET/CT混合成像的計(jì)算機(jī)算法研究多是針對大腦、頭頸部及胸腔,腹腔部位的算法研究相對較少;算法的實(shí)現(xiàn)步驟主要包括:臟器分割、癌癥候補(bǔ)區(qū)域分割和良惡性分類。在我國,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)蔣田仔教授和太原理工大學(xué)趙涓涓教授的科研團(tuán)隊(duì)分別針對腦瘤及肺結(jié)節(jié)進(jìn)行了基于PET/CT圖像的系統(tǒng)算法研究,取得了不俗的科研成果。

    1.2 國內(nèi)外基于PET/CT圖像的CAD系統(tǒng)研究開發(fā)現(xiàn)狀

    同樣,基于CT圖像的CAD系統(tǒng)研究開發(fā)較為常見。第一個(gè)通過FDA驗(yàn)證的基于多探測器CT胸腔圖像的ImageChecker CT CAD軟件系統(tǒng)是由美國R2科技公司于2004年推出的,其主要功能是輔助檢測有可能演變?yōu)榉伟┑膶?shí)質(zhì)肺結(jié)節(jié)。2006年西門子醫(yī)療推出的Syngo Lung CAD裝置能夠輔助放射醫(yī)師檢測直徑大于3mm的疑似結(jié)節(jié)。英國Medicsight 公司推出了兩款CAD系統(tǒng):ColonCAD系統(tǒng)和LungCAD系統(tǒng), ColonCAD系統(tǒng)針對大腸癌進(jìn)行檢測,LungCAD對肺癌進(jìn)行檢測。除此之外比較著名的還有荷蘭Philips公司的Pulmopackage系統(tǒng)、GE公司的Lung VCAR等。

    在國內(nèi),癌癥CAD系統(tǒng)研究起步較晚,與國外發(fā)達(dá)國家之間有很大的差距,但是一些研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)實(shí)驗(yàn)室比如中科院自動化所、東南大學(xué)和浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)影像實(shí)驗(yàn)室也取得了一定的研究成果,不斷地推動著國內(nèi)CAD系統(tǒng)的發(fā)展。

    PET/CT是近年來才出現(xiàn)的高端醫(yī)學(xué)影像技術(shù),所以基于PET/CT成像的CAD系統(tǒng)還處于研究階段,目前成型的CAD系統(tǒng)由世界上PET/CT醫(yī)療設(shè)備生產(chǎn)商Philips、GE和Siemens自主研發(fā),但由于軟件版權(quán)及其昂貴的費(fèi)用在國內(nèi)還未得到普及。日本橫濱國立大學(xué)的有澤博教授從事基于PET/CT的CAD系統(tǒng)研發(fā)十多年,基于大腦、頭頸部的CAD系統(tǒng)目前在日本橫濱市立大學(xué)附屬醫(yī)院試用。除此之外,Nie等人通過多角度地提取肺結(jié)節(jié)的PET特征、CT特征和臨床信息,設(shè)計(jì)了一個(gè)半自動的CAD系統(tǒng)來提高肺結(jié)節(jié)診斷的準(zhǔn)確率,Teramoto等人通過結(jié)節(jié)檢測和假陽性去除技術(shù)高效地實(shí)現(xiàn)了基于PET/CT的孤立性肺結(jié)節(jié)準(zhǔn)確檢測。

    1.3 基于PET/CT圖像的CAD系統(tǒng)研究開發(fā)難點(diǎn)

    就CAD系統(tǒng)而言,目前國外已有一些公司在人工智能醫(yī)學(xué)影像診斷上進(jìn)行嘗試,如美國硅谷的Enlitic,加拿大的Imagia。國內(nèi)的DeepCare、圖瑪深維、推想科技等也在進(jìn)行相關(guān)軟件的研發(fā),不過都屬于起步發(fā)展階段,并且其仍然針對傳統(tǒng)CT影像。因此,盡管我國基于PET/CT圖像的相關(guān)算法研究已經(jīng)出現(xiàn),但針對PET/CT醫(yī)學(xué)圖像的CAD系統(tǒng)研發(fā)基本上還處于起步階段,與真正投入臨床使用的CAD系統(tǒng)還有很大的差距,需要深入研究和解決的問題還有很多。例如如何去除由于PET/CT設(shè)備固有的特性而造成的圖像噪聲;如何實(shí)現(xiàn)器官、癌癥病變的精確分割;如何全方面地量化和提取癌癥候補(bǔ)區(qū)域的PET/CT圖像特征,尤其是其三維特征;如何通過不同的技術(shù)構(gòu)建合適的分類器或者優(yōu)化分類器的性能等。

    2 基于PET/CT圖像的CAD系統(tǒng)的研究趨勢

    計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)目前已發(fā)展成為計(jì)算機(jī)智能輔助診斷系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)智能輔助診斷系統(tǒng)是指結(jié)合醫(yī)學(xué)影像技術(shù)以及其他可能的臨床醫(yī)學(xué)中的生理、生化手段,利用人工智能中的圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的分析計(jì)算,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)患者病灶,提高對病變檢測和診斷的敏感性和特異性,或?qū)崿F(xiàn)病灶精確定位,為精準(zhǔn)醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)提供輔助依據(jù)。

    近些年,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法成為目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)相比較其他深度、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),需要估計(jì)參數(shù)更少,是一種頗具吸引力的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),已經(jīng)被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的識別領(lǐng)域,并取得了一定的成果。Krizhevsky等人訓(xùn)練了一個(gè)正則化方法“dropout”降低全連接層的過擬合。Farabet等人提出利用場景圖像中的原始像素訓(xùn)練多尺度CNN,對大小不一的區(qū)域進(jìn)行密集特征提取,通過分層特征學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)場景標(biāo)注。Jiu M等人采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對深度圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)人體部位識別。Zhang W等人將卷積深度網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到多模態(tài)的核磁影像中,對大腦圖像中的腦灰質(zhì)、腦白質(zhì)和腦間質(zhì)進(jìn)行了識別。因此基于深度學(xué)習(xí)的癌癥診斷算法研究將是基于PET/CT計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)研發(fā)的趨勢所在。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)在人工智能快速發(fā)展的背景下其智能化屬性必然將被突出。

    [1]Nie Y, LiQ, Li F, et al.Integrating PET and CT information to improve diagnostic accuracy for lung nodules:a semiautomatic computer-aided method[J]. Journal of NuclearMedicine, 2006, 47(7):1075-1080.

    [2]Teramoto A, Fujita H, Tomita Y, et al. Pulmonary nodule detection in PET/CT images: improved approach using combined nodule detection and hybrid FP reduction[C].SPIE Medical Imaging.International Society for Optics and Photonics,2012: 83152V-83152V-6.

    [3]Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Image Net classification with deep convolutional neural networks[C].Advances in neural information processing systems.2012:1097-1105.

    [4]Farabet C, Couprie C, Najman L, et al. learning hierarchical features for scene labeling[J].Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on,2013,35(8):1915-1929

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