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人工智能在影像诊断方面的研究进展

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人工智能

人工智能的定义：1956年达特茅斯研究所研讨会首次提出并通过了人工智能概念[1]。人工智能是一门互动科学，包括数学、计算机科学和许多其他学科。人脑的逻辑思维，推理学习和记忆过程旨在创建一个快速简化的智能系统，类似于人类大脑的思维和反应方式[2]，其目的是研究和开发模拟，扩展人类情报。今天，人工智能在包括生物医学在内的许多领域取得了突破和进步[3]。

人工智能的发展：①计算机辅助程序：早期的计算机辅助程序由简单的数学程序组成，只能解决一些非常简单的基本问题，缺乏医学相关性，因此没有临床相关的实用价值；②专家系统：1970年左右，研究人员开发了各种类型的系统，如Casnet等[4]，通过模拟医学专家分析医学问题的方法。专家系统已被证明达到了特殊领域的人类专家水平，但在临床实践中没有实际应用；③深度卷积神经网络和深度学习(DL)：1988年，Solovitz 等人使用深度神经网络来诊断和治疗疾病[5]。通过对大量数据库的训练，他们调整每层神经网络的参数和训练算法，最终得到比回归分析更复杂的模型。适合解决医疗问题。自21 世纪以来，出现了深度学习技术，包括开发人工神经网络，通过大量数据库更准确地分析和诊断图像[6-7]。目前，有许多软件已被用于诊断和治疗全身多种全身性疾病。随着技术的进步和计算机算法的不断创新，人工智能必须具有更广阔的发展空间和改进潜力。

人工智能和影像诊断

神经系统疾病的诊断：①人工智能在神经系统中的应用主要包括诊断脑疾病：使用卷积神经元网络来研究MRI 图像中脑肿瘤的识别和分割。其目的是帮助医生确定肿瘤的位置和肿瘤穿透周围区域等，提高医生的准确性和效率；②胶质瘤的分级，复发和预后监测：人工智能也可用于胶质瘤的分级。成像组学特征和多模式MRI 的结合可以有效地预测胶质瘤的分级，并提供准确的诊断，可以帮助临床设计外科手术。通过卷积神经网络(CNN)和支持向量机算法等深度学习方法评估胶质瘤的分级，准确性相当，可以进一步研究；③阿尔茨海默病(AD)的诊断：随着人类社会的老龄化，老年人中更常见的疾病有很多，包括AD。人工智能算法和脑MRI图像的结合可以提高疾病的诊断准确性。例如，可以通过SPCA结合间隔相关矩阵法评估AD 患者的海马体，并获得良好的诊断符合率；④颅内出血和骨折的诊断：在创伤性脑损伤急诊患者中自动检测骨折和颅内出血的深度学习技术可以降低漏诊率。例如，通过分析三维CNN 和深度残余卷积神经网络(DRCNN)，加强骨折和颅内出血包括硬膜外出血、硬脑膜下出血、蛛网膜下腔出血、脑实质出血的正确诊断率和脑室内出血。

呼吸系统疾病的诊断：由于环境和遗传因素，呼吸道疾病已成为死亡的重要原因。人工智能技术主要用于肺部疾病的筛查和诊断，提高了医生的准确性，降低了漏诊率。肺结节和肺癌的筛查和诊断：临床上，低剂量胸部CT 已成为肺结节筛查和随访的主要成像方法。结合计算机辅助诊断(CAD)技术，可以有效地帮助医生识别更微小的结节，大大提高数据分析的效率。减少了放射医生的压力，同时增强诊断和治疗的效率、准确性。此外，结节成像可用于评估良性和恶性结节。利用更先进的人工智能数据处理技术，如多视图网络能帮助影像科专家准确检测较小的肿瘤，尤其是在3 mm 以下和毛玻璃节5 mm 以上的小结节的发现。此外，胸部智能DR 在诊断肺部肿块、肺结核、气胸、肾积水、尘肺、肺炎等方面具有良好的正确率。目前，人工智能对肺结核和肺癌的检测和诊断相对成熟。其具有高灵敏度，但特异性不强，需要进一步研究。

消化系统疾病的诊断：①肝脏：中国肝癌发病率很高，死亡率极高。肝癌的早期评估对诊断和治疗有很大帮助。临床上肝癌的进展主要包括肝炎-肝硬化-肝癌。肝脏肿瘤的筛查、诊断可以通过影像手段。在实践中，影像医生通常有大量报告，很难找到一些小的，非典型的和罕见的肝脏肿瘤，这可能导致漏诊。因此，利用人工智能技术辅助成像，专家不仅可以提高工作效率，还可以最大限度地减少误诊率。②胰腺：采用腹部MRI 和DCNN 对胰腺结构进行分割，有助于临床诊断。③肠道：结肠息肉的诊断，可以借助人工智能算法，由于一些肠息肉体积小，形状扁平或与正常黏膜颜色相似，因此肉眼不容易发现，漏诊率接近1/5。

心血管疾病的诊断：心脏病始终是威胁人类健康的头号杀手。最常见的临床心血管疾病包括冠心病、急性心肌梗死，在这些疾病中，冠心病的发病率和死亡率最高，冠心病是指冠状动脉狭窄或堵塞，或是指心力衰竭、缺氧或坏死以及心脏功能性疾病(痉挛)，临床诊断的黄金标准是冠状动脉血管成形术，但这是一种侵入性的、昂贵的检查，可能引起一些问题，如诊断和治疗不适当，会引发并发症。相比之下，冠状动脉CT血管造影(CCTA)是非侵入性和安全的，可以准确地观察三维血管，包括血管狭窄程度，畸形的存在与否，斑块的大小和性质等,帮助医生，提高诊断效率，大大节约了时间。此外，CAD 技术也用于超声心动图标准，以观察部分的自动识别、组织结构和切片的分割。

文章来源：《中国肛肠病杂志》网址: http://www.zggcbzz.cn/qikandaodu/2021/0509/613.html