醫(yī)學(xué)電學(xué)層析成像技術(shù)發(fā)展

譚 超 ，陳旖璇

（1.天津市過程檢測(cè)與控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；2.天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072）

人類健康與醫(yī)療是現(xiàn)代社會(huì)的基礎(chǔ)需求，隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的快速發(fā)展，新的診斷、治療與康復(fù)手段不斷涌現(xiàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)療器械、設(shè)備與裝備，特別是隨著智能技術(shù)的快速發(fā)展，以人體測(cè)量信號(hào)分析為基礎(chǔ)的診斷與康復(fù)設(shè)備逐漸成為新的、快速增長(zhǎng)的領(lǐng)域?，F(xiàn)代醫(yī)學(xué)與醫(yī)療技術(shù)是伴隨著新型儀器設(shè)備的發(fā)展而快速成長(zhǎng)的，從診斷、治療到康復(fù)的過程中均離不開儀器設(shè)備的支撐。因此，醫(yī)療器械已經(jīng)成為國(guó)家重要的行業(yè)領(lǐng)域，也是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與科技創(chuàng)新的重要引擎之一。醫(yī)工結(jié)合本身是一個(gè)自然交叉融合的領(lǐng)域，隨著人口老齡化與城鎮(zhèn)化比例的提高，以現(xiàn)代工程技術(shù)為核心的新型儀器設(shè)備與技術(shù)將成為支撐人類健康發(fā)展的重要基礎(chǔ)。目前，在健康領(lǐng)域廣泛出現(xiàn)了以工程技術(shù)為核心的技術(shù)，如3D打印人工器官、人工心臟、智能成像、康復(fù)設(shè)備、手術(shù)機(jī)器人等，其核心技術(shù)多為工程技術(shù)與醫(yī)學(xué)應(yīng)用的交叉領(lǐng)域。此外，一些基礎(chǔ)理工科知識(shí)也逐漸被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)中，如將流體力學(xué)應(yīng)用于人體呼吸機(jī)設(shè)計(jì)中，提高對(duì)患者痰液堆積的處理效率?？梢哉f，將自然科學(xué)，特別是將工程技術(shù)中的基本原理、理論及儀器應(yīng)用于醫(yī)學(xué)中，將極大豐富醫(yī)學(xué)的診斷、治療手段。

目前，在醫(yī)工交叉領(lǐng)域中，主要以信息技術(shù)、材料科學(xué)及機(jī)械工程3個(gè)典型工科學(xué)科為主。本文僅從信息領(lǐng)域入手，以電學(xué)層析成像技術(shù)為例，從人體信息的獲取、處理、智能3個(gè)層面對(duì)信息領(lǐng)域醫(yī)工交叉作一綜述。

1 電學(xué)層析成像技術(shù)

醫(yī)療影像技術(shù)作為現(xiàn)代醫(yī)療檢測(cè)最常用的手段之一，對(duì)疾病診斷與篩查起到至關(guān)重要的作用，其基本原理是通過從不同角度對(duì)人體進(jìn)行測(cè)量投影，并結(jié)合反演算法重構(gòu)出人體組織電性能參數(shù)分布。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)根據(jù)所利用的物理場(chǎng)不同，可分為超聲影像、CT、MRI、正電子發(fā)射斷層成像（PET）等。醫(yī)療影像技術(shù)的出現(xiàn)，為臨床醫(yī)學(xué)提供了十分直觀的診療手段，可清晰區(qū)分出不同組織的形狀、尺寸及位置，用于判定病灶與病情評(píng)估。因此，圖像重建的精度是醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。從超聲成像到高精度的MRI以及功能性磁共振成像（fMRI）的出現(xiàn)，已經(jīng)為臨床醫(yī)師提供了大量有價(jià)值的信息。

新型檢測(cè)技術(shù)是醫(yī)工交叉的核心技術(shù)，其通過新的檢測(cè)方法，獲取更多的人體特性參數(shù)用于臨床疾病的診斷和治療，或者是獲取更高精度的人體參數(shù)，打破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸和局限，例如提升醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的空間分辨率等；在工業(yè)中也存在較多的工業(yè)層析成像與檢測(cè)技術(shù)，可以為醫(yī)學(xué)檢測(cè)提供新的測(cè)試模態(tài)與成像方法，例如電阻抗層析成像（EIT）、電磁層析成像（MIT）、電容層析成像（ECT）等，其掃描速度可達(dá)上千幀每秒，能捕捉人體血流、心臟跳動(dòng)等快速過程，可提供功能成像與動(dòng)態(tài)信息，是現(xiàn)有醫(yī)學(xué)結(jié)構(gòu)成像的有益補(bǔ)充。

1.1 EIT EIT利用人體不同組織電特性之間的差異，向貼于皮膚表面的電極陣列注入安全電流并獲得邊界電壓測(cè)量數(shù)據(jù)，運(yùn)用圖像重建算法計(jì)算出被測(cè)區(qū)域內(nèi)組織的電特性分布，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人體內(nèi)部組織分布的可視化。EIT技術(shù)具有非侵入、低成本、無輻射、響應(yīng)快、使用便攜及可視化等特點(diǎn)，因此在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。EIT技術(shù)在現(xiàn)有臨床醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用場(chǎng)景主要集中在肺部呼吸及水腫監(jiān)測(cè)、腦卒中診斷、心臟活動(dòng)監(jiān)測(cè)等。

在肺部監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，由于人體在吸入氣體時(shí)會(huì)使肺泡擴(kuò)張，導(dǎo)致電流流動(dòng)路徑長(zhǎng)度增加，胸腔內(nèi)的電阻率顯著增大。EIT技術(shù)通過向放置于胸腔周圍的電極陣列注入交變電流并測(cè)量電極間電壓來重建胸腔內(nèi)的電阻率分布，從而實(shí)現(xiàn)肺部通氣情況的可視化測(cè)量[1]。急性呼吸窘迫綜合征是一種嚴(yán)重的異質(zhì)性肺損傷，具有較高的死亡率，此類患者肺部通氣分布極不均勻，不合理的機(jī)械通氣方案會(huì)進(jìn)一步加重急性呼吸窘迫綜合征患者的肺部損傷[2]。而EIT技術(shù)可以通過重建肺部通氣分布來評(píng)估其不均勻程度，從而優(yōu)化肺通氣治療方案[3]。此外，EIT技術(shù)還可應(yīng)用于肺部水腫的診斷與監(jiān)測(cè)中。肺部水腫病因復(fù)雜，可由多種疾病引起。NOBLE等[4]使用16電極陣列獲得了由急性左心衰竭引起的肺部水腫患者的胸部EIT圖像，成像結(jié)果表明，相比于未患病者的EIT圖像，肺部水腫患者肺部的電導(dǎo)率值明顯增加。ARAD等[5]利用8電極陣列EIT系統(tǒng)重建了胸腔積液患者胸腔內(nèi)部左右兩肺的電導(dǎo)率，重建結(jié)果表明，具有積液一側(cè)的肺組織與另一側(cè)肺組織的平均電阻率差值為 -48 Ω/m，進(jìn)一步證明了EIT技術(shù)在肺部水腫監(jiān)測(cè)中的可行性。

在腦卒中診斷中應(yīng)用EIT技術(shù)也受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。腦卒中按照其病因可分為兩種類型：缺血性腦卒中和出血性腦卒中。其中，缺血性腦卒中是由于顱內(nèi)動(dòng)脈的狹窄或閉塞、腦供血不足引起；而出血性腦卒中是由于血管的破裂或泄露引起。腦卒中發(fā)病后必須迅速區(qū)分這兩種病因，然后才能根據(jù)各自特點(diǎn)制定不同的治療方案[6-7]。EIT技術(shù)利用了出血部位、缺血部位與正常頭部組織間的電導(dǎo)率差異，根據(jù)人體頭部電導(dǎo)率分布的重建結(jié)果來確定腦卒中類型，并判斷出血或缺血部位的具體位置及嚴(yán)重程度。現(xiàn)有研究中用于腦卒中診斷的EIT成像方法主要包括時(shí)差法、頻差法和多頻方法。時(shí)差法利用病變前后邊界測(cè)量值的差值進(jìn)行圖像重建，這種方法雖然可以獲得較好的成像效果，但由于對(duì)于病變前先驗(yàn)數(shù)據(jù)的依賴性使其實(shí)際應(yīng)用受到限制[8]；頻差法利用生物組織電導(dǎo)率隨頻率變化的特點(diǎn)，利用不同頻率下測(cè)量數(shù)據(jù)之間的差值來重建不同頭部組織的電導(dǎo)率變化，這一方法避免了時(shí)差法中對(duì)于病變前先驗(yàn)數(shù)據(jù)的依賴性，更符合腦出血檢測(cè)的實(shí)際應(yīng)用需求[9-10]；多頻方法同樣利用了頭部組織電導(dǎo)率隨頻率變化的特點(diǎn)，而多頻數(shù)據(jù)的利用極大地增加了EIT系統(tǒng)獲得的測(cè)量數(shù)據(jù)量，從而有利于獲得更全面、準(zhǔn)確的出血或缺血部位信息。YANG等[11]提出了一種基于電導(dǎo)率譜分解的多頻EIT方法用于腦卒中檢測(cè)，該方法首先獲得多個(gè)頻率下頭部組織的電導(dǎo)率譜圖像，再利用獨(dú)立分量分析方法從譜圖像中分離出病變部位的圖像，結(jié)果表明，這一方法能夠有效減輕頭部背景組織對(duì)于病變部位成像的影響，提高EIT系統(tǒng)對(duì)于腦卒中的檢測(cè)精度。MCDERMOTT等[12]提出了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的多頻對(duì)稱差分EIT方法，通過支持向量機(jī)分類方法實(shí)現(xiàn)了缺血性卒中和出血性卒中的識(shí)別與區(qū)分。

此外，EIT技術(shù)也被應(yīng)用于心臟活動(dòng)監(jiān)測(cè)中。利用該技術(shù)可以重建出一個(gè)心動(dòng)周期內(nèi)的電導(dǎo)率分布圖像序列，通過重建圖像的電導(dǎo)率分布差異來判斷心動(dòng)周期內(nèi)的不同階段[13]。心律失常是一種常見的心臟疾病，通過心電射頻消融術(shù)可對(duì)其進(jìn)行有效治療。而有關(guān)心肌內(nèi)病變部位發(fā)展?fàn)顩r的信息對(duì)手術(shù)的安全性和有效性至關(guān)重要，EIT技術(shù)可以通過重建電導(dǎo)率分布圖像來判斷病變部位的尺寸并監(jiān)測(cè)其發(fā)展?fàn)顩r，從而有利于輔助心律失常病患的臨床治療[14]。

1.2 MIT MIT是一種基于電磁感應(yīng)原理的非接觸式成像技術(shù)，通過向激勵(lì)線圈中注入正弦交變電流產(chǎn)生交變主磁場(chǎng)，進(jìn)而由被測(cè)介質(zhì)內(nèi)部的感應(yīng)渦流產(chǎn)生次級(jí)磁場(chǎng)，兩者的疊加會(huì)在檢測(cè)線圈中產(chǎn)生感應(yīng)電壓。利用傳感器陣列中各個(gè)檢測(cè)線圈獲得的邊界測(cè)量數(shù)據(jù)即可重建出被測(cè)區(qū)域內(nèi)介質(zhì)的電導(dǎo)率或磁導(dǎo)率分布。在MIT技術(shù)檢測(cè)中，傳感器陣列不需要與被測(cè)物體直接接觸，從而避免了EIT技術(shù)中存在的接觸阻抗問題。此外，由于磁場(chǎng)可以穿透低電導(dǎo)率的顱骨組織，所以克服了EIT技術(shù)對(duì)于被測(cè)介質(zhì)導(dǎo)電性的依賴。許多研究人員也開展了將MIT技術(shù)用于腦部成像的研究。

Al-ZEIBAK等[15]首先研制出一套用于醫(yī)學(xué)檢測(cè)的單通道MIT系統(tǒng)，通過機(jī)械旋轉(zhuǎn)被測(cè)物體，得到了多個(gè)方向的投影數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建，成像結(jié)果表明，利用該系統(tǒng)可以區(qū)分出不同電導(dǎo)率的生物組織，從而驗(yàn)證了MIT技術(shù)應(yīng)用于生物醫(yī)學(xué)成像的可行性。隨后，KORJENEVSKY等[16]設(shè)計(jì)了一套多通道MIT實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用環(huán)形傳感器陣列，由16個(gè)激勵(lì)線圈和16個(gè)檢測(cè)線圈組成，工作頻率為20 MHz，結(jié)合基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像重建算法，該系統(tǒng)成功重建出了人體頭部的電導(dǎo)率分布圖像。多通道系統(tǒng)中的電子掃描取代了之前的機(jī)械掃描方式，極大地提高了成像速度，使MIT技術(shù)既可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人體頭部的快速實(shí)時(shí)成像，又可以對(duì)病變部位進(jìn)行長(zhǎng)期持續(xù)監(jiān)測(cè)[17]。環(huán)形傳感器陣列是MIT系統(tǒng)中最典型的陣列結(jié)構(gòu)，但其獨(dú)立測(cè)量數(shù)據(jù)有限，基于半球形傳感器陣列MIT系統(tǒng)的提出，不僅為圖像重建提供了更多的獨(dú)立測(cè)量數(shù)據(jù)，而且打破了環(huán)形傳感器陣列的二維截面成像模式，提供了MIT人腦三維成像的可能。XU等[18]研制了一套用于顱內(nèi)出血檢測(cè)的半球形MIT系統(tǒng)，結(jié)合差值算法實(shí)現(xiàn)了電導(dǎo)率分布重建。GRIFFITHS等[19]綜合考慮了重建圖像質(zhì)量與實(shí)際系統(tǒng)的成本和需求，對(duì)用于腦部成像的半球形MIT系統(tǒng)的傳感器參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提高M(jìn)IT系統(tǒng)對(duì)于出血部位附近的局部靈敏度。XIAO等[20-21]研究了一種局部曲面?zhèn)鞲衅麝嚵薪Y(jié)構(gòu)，在仿真中利用不同出血大小的三維腦模型對(duì)局部曲面結(jié)構(gòu)與圓環(huán)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的成像效果進(jìn)行了對(duì)比分析，仿真結(jié)果表明，局部曲面結(jié)構(gòu)MIT系統(tǒng)在傳感器陣列附近具有更高的靈敏度與成像精度，這種結(jié)構(gòu)還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)顱內(nèi)出血的局部檢測(cè)，相比于環(huán)形與半球形陣列在實(shí)際應(yīng)用中更加便捷。但由于生物組織的電導(dǎo)率較低，其產(chǎn)生的次級(jí)磁場(chǎng)相比于激勵(lì)線圈產(chǎn)生的主磁場(chǎng)十分微弱，難以準(zhǔn)確檢測(cè)，尤其對(duì)于局部傳感器結(jié)構(gòu)，由于各傳感器間的距離較近，激勵(lì)線圈產(chǎn)生的主磁場(chǎng)對(duì)檢測(cè)信號(hào)的影響更大。為了減小主磁場(chǎng)的影響，提高M(jìn)IT系統(tǒng)對(duì)腦組織電磁信號(hào)的檢測(cè)精度，CHEN等[22]利用Bx傳感器的主磁場(chǎng)抵消原理設(shè)計(jì)了一種用于顱內(nèi)出血檢測(cè)的局部平面?zhèn)鞲衅麝嚵?，并?duì)傳感器參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，局部平面MIT系統(tǒng)可正確重建不同體積、不同位置顱內(nèi)出血的電導(dǎo)率分布。

1.3 ECT ECT通過測(cè)量安裝在被測(cè)區(qū)域邊界的電極對(duì)之間的電容值，結(jié)合圖像重建算法，獲得被測(cè)區(qū)域內(nèi)介質(zhì)的介電常數(shù)分布?，F(xiàn)有研究中對(duì)于ECT技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用主要集中于牙齒與人腦活動(dòng)檢測(cè)中。牙髓治療，也被稱為根管治療，是牙醫(yī)學(xué)中治療牙髓壞死和牙根感染的一種常見方法。通過X射線照片可以確定牙齒的結(jié)構(gòu)和位置，同時(shí)也可以作為離線診斷與治療的參考。但由于X射線的電離輻射與CT技術(shù)的成像速度問題，使其在治療過程中對(duì)牙根部位進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)并提供實(shí)時(shí)圖像等應(yīng)用受限。ECT技術(shù)具有低成本、無輻射、成像速度快等特點(diǎn)，可以在根管治療過程中提供牙齒的實(shí)時(shí)圖像。此外，還可以將ECT圖像與X射線照片進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，從而進(jìn)一步提高牙根部位的成像質(zhì)量，使根管治療更加準(zhǔn)確有效[23-24]。

除了輔助牙髓治療外，ECT技術(shù)還可用于人腦活動(dòng)檢測(cè)中。人類大腦活動(dòng)成像是神經(jīng)科學(xué)研究中的重要課題，在預(yù)防和治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病方面具有重要意義。大腦活動(dòng)會(huì)引起頭皮上或頭皮內(nèi)特定區(qū)域的電勢(shì)變化，而這一電勢(shì)變化影響著大腦內(nèi)部的介電常數(shù)分布[25]。ECT技術(shù)可根據(jù)傳感器陣列各電極對(duì)之間的電容測(cè)量數(shù)據(jù)，重建頭部的介電常數(shù)分布圖像，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)大腦活動(dòng)的監(jiān)測(cè)。TARUNO等[26]設(shè)計(jì)了一種頭盔式的ECT傳感器陣列進(jìn)行大腦活動(dòng)成像，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在移動(dòng)右手、移動(dòng)左手及閱讀書籍這3種不同的大腦活動(dòng)下，利用ECT系統(tǒng)重建出的介電常數(shù)分布圖像存在顯著差異，證明了ECT技術(shù)在人腦活動(dòng)檢測(cè)中的可行性。

2 可穿戴式電學(xué)層析成像

可穿戴設(shè)備是人體健康監(jiān)測(cè)與管理的重要發(fā)展方向。目前如心率、血氧飽和度等參數(shù)的隨身監(jiān)測(cè)技術(shù)已經(jīng)獲得了較成熟的發(fā)展，而對(duì)于血糖、血脂等基礎(chǔ)性慢性疾病指標(biāo)的監(jiān)測(cè)還未達(dá)到成熟的無創(chuàng)可穿戴檢測(cè)水平。電學(xué)層析成像也可以用于可穿戴的檢測(cè)中，例如肺部呼吸過程、心臟活動(dòng)及疲勞監(jiān)測(cè)等。

WU等[27]設(shè)計(jì)了一套基于高性能的有源電極專用集成電路的多功能可穿戴EIT系統(tǒng)，該系統(tǒng)將柔性印刷電路板與由32個(gè)電極組成的傳感器陣列固定在一個(gè)環(huán)形織帶上，并通過計(jì)算機(jī)對(duì)獲得的臨床參數(shù)進(jìn)行可視化，利用這一可穿戴EIT系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了肺部呼吸過程成像與心率監(jiān)測(cè)。為了最大限度地提高胸腔檢測(cè)的便捷性，RAPIN等[28]對(duì)可穿戴EIT系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，將傳感器陣列集成在一件背心上，傳感器在接觸皮膚時(shí)自動(dòng)開啟，然后進(jìn)行連續(xù)測(cè)量，直至患者脫下背心停止測(cè)量。在測(cè)量過程中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在主傳感器中，并在測(cè)量結(jié)束后通過Wi-Fi將其傳輸?shù)酵獠繂卧ㄈ缬?jì)算機(jī)）中，患者只需穿上背心即可實(shí)現(xiàn)對(duì)肺部呼吸過程及心臟活動(dòng)的監(jiān)測(cè)。DARMA等[29]提出了一種適用于可穿戴EIT中柔性邊界傳感器的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)成像方法，這一研究中所設(shè)計(jì)的傳感器由4個(gè)可伸縮層組成，包括電極層、固定電極位置的彈性織物材料、拉伸檢測(cè)器及角度檢測(cè)器，利用拉伸檢測(cè)器與角度檢測(cè)器的測(cè)量數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)柔性邊界的形狀估計(jì)；最終，利用設(shè)計(jì)的可穿戴EIT系統(tǒng)成功實(shí)現(xiàn)了人體手臂成像。XIE等[30]設(shè)計(jì)了一種用于生物力學(xué)運(yùn)動(dòng)監(jiān)測(cè)的可穿戴電磁傳感器，這一設(shè)計(jì)將電磁傳感器附著在日常的可穿戴物品上（如假睫毛、手套等），眼瞼或關(guān)節(jié)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)會(huì)引起電磁傳感器間的互相阻抗與電感信號(hào)變化，利用這一可穿戴電磁傳感器的檢測(cè)數(shù)據(jù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)眨眼頻率、手腕或手指的彎曲程度、頻率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從而有助于眼部疲勞與腕管綜合征的及時(shí)檢測(cè)與治療。

3 人工智能與醫(yī)學(xué)影像

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的出現(xiàn)同時(shí)帶動(dòng)了現(xiàn)代信息處理與人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)的能力是建立在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的基礎(chǔ)上的，也就是說，機(jī)器能識(shí)別病灶的前提是醫(yī)學(xué)影像技術(shù)能準(zhǔn)確獲取高精度的病灶影像。因此，醫(yī)學(xué)影像圖像的高精度重建是人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，即利用機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分析手段，通過分析海量的醫(yī)學(xué)影像圖像，學(xué)習(xí)各類病灶的形狀特性等，并給出專家級(jí)評(píng)估。其優(yōu)勢(shì)在于，計(jì)算機(jī)可以通過學(xué)習(xí)，持續(xù)不斷地改進(jìn)對(duì)病灶圖像的識(shí)別能力，能將臨床醫(yī)師看片的經(jīng)驗(yàn)量化，并快速迭代增加評(píng)估經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)性能的進(jìn)化。因此，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析上有很大的發(fā)展?jié)摿?，目前已?jīng)在腦癌、肺癌等腫瘤性疾病的診斷方面，達(dá)到甚至超過了專家醫(yī)師看片的能力。

COUDRAY等[31]利用inception v3深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)從癌癥基因組圖譜中獲得的全切片圖像進(jìn)行自動(dòng)分類，結(jié)果表明，這一方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同的肺癌類型與正常肺部組織的準(zhǔn)確識(shí)別，同時(shí)可以預(yù)測(cè)不同類型的基因突變，在癌癥治療中具有重要意義。LAKHANI等[32]利用AlexNet和GoogLeNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了胸部醫(yī)學(xué)影像中對(duì)患有肺結(jié)核的肺部與正常肺部圖像的分類。CHOI等[33]利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合脫氧葡萄糖和AV-45正電子發(fā)射層析成像的成像結(jié)果，預(yù)測(cè)輕度認(rèn)知障礙患者的認(rèn)知能力下降程度，并判斷其轉(zhuǎn)化為阿爾茲海默癥的可能性，從而有助于對(duì)該病的早期診斷與治療。LEE等[34]研制了一套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)用于急性顱內(nèi)出血的檢測(cè)，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了對(duì)CT圖像中不同出血類型的準(zhǔn)確識(shí)別，以促進(jìn)對(duì)顱內(nèi)出血的及時(shí)診斷與治療。

但機(jī)器學(xué)習(xí)的弊端在于泛化能力較弱，對(duì)于已有訓(xùn)練樣本的病灶通過大量訓(xùn)練可以實(shí)現(xiàn)較高的識(shí)別率和評(píng)估水平，而對(duì)于特殊病例的識(shí)別和評(píng)估則容易因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力而導(dǎo)致識(shí)別率低下，因此臨床醫(yī)師與機(jī)器智能結(jié)合是目前的解決方案。

4 總結(jié)與展望

醫(yī)工結(jié)合是當(dāng)前十分熱門的研究方向，如何將豐富的工科技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療中是多個(gè)研究領(lǐng)域中需要不斷探討與探索的問題。此外，由于醫(yī)療檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)達(dá)，其也可以在工科領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如超聲醫(yī)學(xué)檢測(cè)中常用的成像技術(shù)、MRI技術(shù)等，已經(jīng)逐步被用于工業(yè)復(fù)雜流體檢測(cè)研究中，并展現(xiàn)出各自的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。因此，醫(yī)工結(jié)合并不是僅將工程技術(shù)移植于醫(yī)學(xué)中，而是兩個(gè)領(lǐng)域互相滲透與借鑒的過程。