數(shù)字醫(yī)學(xué)研究進(jìn)展：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)節(jié)外科疾病的影像學(xué)輔助診斷模型的構(gòu)建與應(yīng)用研究（2）

Wdjljjfj 2021-02-02

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研究

骨科醫(yī)學(xué)中心

近年來(lái)，人工智能(Artificial intelligence,AI)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、文字理解等技術(shù)上取得一系列突破。2016 年 6 月，美國(guó) BIDMC 醫(yī)學(xué)中心和哈佛醫(yī)學(xué)院合作研發(fā)了一套 AI 系統(tǒng)，用于乳腺癌診斷，其單獨(dú)診斷準(zhǔn)確率達(dá)到 92%。Google 在 2016 年 12 月份的美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)期刊(JAMA)上發(fā)表了糖尿病視網(wǎng)膜病變定級(jí)研究。2017 年 2 月，Nature 報(bào)道了AI 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的又一突破性進(jìn)展——利用基于DL的圖片識(shí)別技術(shù)，AI 診斷皮膚癌的正確率及靈敏度均可達(dá)到甚至超過(guò)專業(yè)醫(yī)師水平，人工智能在醫(yī)學(xué)研究方面呈現(xiàn)突出的優(yōu)勢(shì)。

吉林大學(xué)第二醫(yī)院骨科醫(yī)學(xué)中心主任王金成教授團(tuán)隊(duì)以解決臨床問(wèn)題為前提，結(jié)合醫(yī)療大數(shù)據(jù)運(yùn)用前沿的AI 技術(shù)開(kāi)展醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷研究。2017年初，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DDH影像學(xué)輔助診斷識(shí)別模型完成構(gòu)建開(kāi)始投入應(yīng)用研究。在人工智能課題組李強(qiáng)博士和李雪妍博士協(xié)助指導(dǎo)下，臨床醫(yī)學(xué)本科生楊文卓、電子科學(xué)研究生裴昀通過(guò)吉林大學(xué)第二醫(yī)院PACS系統(tǒng)收集整理影像學(xué)數(shù)據(jù)，用標(biāo)注軟件對(duì)髖、膝、踝關(guān)節(jié)中心點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，根據(jù)下肢全長(zhǎng)X線和測(cè)量HKA角特點(diǎn)，對(duì)分割模型進(jìn)行改進(jìn)（圖1），該模型采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)進(jìn)行分割，運(yùn)用一種新方法定位股骨頭、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)的中心點(diǎn)（圖2）。根據(jù)余弦定律，通過(guò)三個(gè)中心點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算HKA角度。最后對(duì)比識(shí)別模型和醫(yī)生測(cè)量結(jié)果，并進(jìn)行分析。

本研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法成功構(gòu)建可自動(dòng)測(cè)量HKA角的模型，并且驗(yàn)證該模型的有效性和準(zhǔn)確性。該研究成果已于2020年11月發(fā)表在SCI學(xué)術(shù)期刊Physical and Engineering Sciences in Medicine上（圖3）。人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域表現(xiàn)出極大的發(fā)展?jié)摿Γ斯ぶ悄茌o助下醫(yī)學(xué)影像的判讀和測(cè)量在特異性和準(zhǔn)確性上已經(jīng)可以媲美?？漆t(yī)生，同時(shí)具備醫(yī)生無(wú)法匹及的診斷效率。

圖1

自動(dòng)測(cè)量HKA角模型結(jié)構(gòu)圖

圖2

(a) 股骨頭的分割

(b) 膝關(guān)節(jié)的分割

(c) 踝關(guān)節(jié)的分割

(d) 中心點(diǎn)的預(yù)測(cè)

圖3

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來(lái)自： Wdjljjfj > 《AI、傳感、信息通信》

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