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顛覆!首個實時分析動態(tài)圖像超聲AI系統(tǒng)發(fā)布

日期:2020-07-24

乳腺癌是世界女性健康的第一殺手,而我國是乳腺癌發(fā)病率增長速度最快的國家之一,并且以每年2%的速度遞增。當(dāng)人類持續(xù)多年鍥而不舍地嘗試開發(fā)和綜合利用各種最先進(jìn)的技術(shù)手段以及藥物治療之后發(fā)現(xiàn)大部分晚期癌癥患者的預(yù)后仍然像一個謎時。人類終于不得不接受把癌癥的治療端口前移的選擇,集中在早診斷、早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)防、早治療的維度上。因此,針對乳腺癌的威脅,國家自2009年起就發(fā)起了關(guān)于兩癌篩查的國家免費(fèi)公共衛(wèi)生項目。


01、生理差異 使我國不能“照抄”歐美


雖然國家發(fā)起了免費(fèi)兩癌篩查的公益項目,但由于大眾的醫(yī)學(xué)健康意識尚未系統(tǒng)建立、技術(shù)尚不成熟、人力成本等因素,篩查進(jìn)度不盡人意。目前對于乳腺癌的早期篩查,最可靠的方式是醫(yī)學(xué)影像,發(fā)達(dá)國家多采用鉬靶作為常規(guī)檢查方式,美國的家庭醫(yī)生會建議40~49歲的女性每2年鉬靶攝影篩查1次,大于50歲的女性建議根據(jù)個人情況進(jìn)行鉬靶攝影篩查,而建議50-74歲女性每2年鉬靶攝影篩查1次。中國也在2018年發(fā)布的《中國乳腺癌篩查與早診早治指南》中,明確了在乳腺癌篩查時,采用鉬靶結(jié)合超聲的方式。

由于亞洲女性生理結(jié)構(gòu)與歐美人種的差異,亞洲人鉬靶攝影的影像辨識早期乳腺癌的難度遠(yuǎn)大于歐美,而超聲篩查乳腺癌敏感性低,特異性差,只作為鉬靶的輔助檢查手段,但在亞太地區(qū),超聲作為主要篩查方式或許更加符合國情。但是,超聲屬于動態(tài)圖像檢查,對于檢查醫(yī)生的水平、集中度都有著較高的要求,因此以超聲作為主要的乳腺癌篩查手段同樣存在困難。


02、超聲破局?技術(shù)難度大


既然超聲篩查存在弊端,那么我們是否可以用一些方案來補(bǔ)充呢?顯然,AI系統(tǒng)能夠更好的解放醫(yī)生,降低醫(yī)生的工作強(qiáng)度,而依托于大數(shù)據(jù),也能使檢查結(jié)果更加準(zhǔn)確,但采用一直以來的截取圖像,再用AI分析的傳統(tǒng)AI分析方式,對于超聲檢查而言意義不大。
AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像輔助診斷方向上的發(fā)展,隨著算法、數(shù)據(jù)成熟程度等因素的不斷進(jìn)化。最初AI主要面向2D影像,因為算法和數(shù)據(jù)的公開程度分為兩個階段,第一階段多以肺結(jié)節(jié)/眼底等擁有公開數(shù)據(jù)集的產(chǎn)品,第二階段是以乳腺鉬靶等病種為代表的無公開數(shù)據(jù)集的病種。自此之后,面向3D影像的AI輔助診斷產(chǎn)品被開發(fā)出來,廣泛應(yīng)用于CT/MR等需要進(jìn)行三維重建的領(lǐng)域,盡管大大增加了AI分析的難度,但在目前的應(yīng)用當(dāng)中,效果卓絕。
然而AI識別仍然只停留在靜態(tài)圖像的解析上,面對超聲這種一系列連續(xù)的視頻信號,此前并沒有AI產(chǎn)品能夠做到,因為這一領(lǐng)域,既沒有公開的數(shù)據(jù)集,也沒有現(xiàn)成的算法模型,甚至連數(shù)據(jù)怎么采集、怎么標(biāo)注都還未有公認(rèn)的方法。因為二維圖像相對容易獲得且處理算法難度小,因此全國以及全球范圍內(nèi),對超聲問題的探索大多都還著眼于二維影像,但對于實際應(yīng)用場景來講,二維圖病灶信息不夠充分,分析的準(zhǔn)確性存在天然的瓶頸,距真正的臨床輔助診斷有很大差距。這就意味著,超聲AI輔助診斷產(chǎn)品不僅要對視頻數(shù)據(jù)的采集、存儲和識別設(shè)計新的方法,還需要設(shè)計一套專門的算法


03、時效性與準(zhǔn)確率矛盾


超聲研發(fā)目前面臨的最主要的技術(shù)難題就是對實時性以及準(zhǔn)確率的雙高要求,也就是既要達(dá)到實時性,同時又要有極高的準(zhǔn)確率。CT/MR的圖像采集和診斷是分開來進(jìn)行,因此AI系統(tǒng)有充足的時間來對圖像進(jìn)行處理,但由于超聲的診斷流程及特點(diǎn),其要求超聲AI必須達(dá)到實時輔助診斷的效果。AI需在醫(yī)師操作超聲儀器時同時查看掃查的視頻影像進(jìn)行實時診斷,并給出診斷結(jié)果,再將結(jié)果反饋給醫(yī)師,才能有效的輔助醫(yī)師進(jìn)行診斷。
實時分析對AI的算法和算力提出了更高的要求,尤其是在醫(yī)療領(lǐng)域,對準(zhǔn)確率異常高的要求,而這就意味著模型的復(fù)雜度將會大大增加,以便提取更加豐富的特征,而超聲AI又不能犧牲時間來換取準(zhǔn)確率,因此算法方面面臨巨大挑戰(zhàn)。同時,由于視頻數(shù)據(jù)量巨大,所以日常超聲檢查并不會大量存儲視頻數(shù)據(jù),通常是只留幾張具有代表性的圖片,給超聲數(shù)據(jù)的采集帶來極大挑戰(zhàn)。

另外,優(yōu)秀的模型還需要依賴高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù),而超聲視頻數(shù)據(jù),每個病人通常十分鐘左右,以30幀/秒來算,那么一個病人的二維超聲影像就有10*60*30=18000張,這些都需要具有豐富超聲醫(yī)學(xué)知識的專家來標(biāo)注。而我國目前的現(xiàn)狀是超聲醫(yī)師本身就存在近十萬的缺口,其日常工作就非常繁忙,要找到專業(yè)的人員完成如此艱巨的標(biāo)注任務(wù)其挑戰(zhàn)難度可以想象。


04、創(chuàng)造新模型 醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)


作為超聲檢測的一個具體部位,乳腺自身的特點(diǎn),也加劇了AI的技術(shù)研發(fā)難度。主要表現(xiàn)在兩個方面。一是乳腺病灶跟脂肪的區(qū)分困難;二是乳腺病灶良惡性判斷困難。
很多脂肪切面與病灶相似,因此超聲檢查時需對疑似病灶多角度掃查,降低假陽性診斷,而對于視頻檢測算法,由于實時性的需求,它更多的是關(guān)注當(dāng)前接收到的影像,對當(dāng)前接收的影像進(jìn)行分析。而通常的算法只能識別并分析病灶部分,而無法識別周邊信息,無法像真正的醫(yī)生一樣多角度綜合判斷。所以,乳腺超聲視頻檢測和分類算法的研發(fā)之路頗為曲折。

醫(yī)準(zhǔn)智能的研發(fā)團(tuán)隊克服了以上的種種難題,發(fā)布了國內(nèi)首個乳腺超聲智能檢測系統(tǒng),醫(yī)準(zhǔn)智能為這套系統(tǒng)建立了新的模型,針對乳腺超聲的兩個技術(shù)難點(diǎn)做出了針對性的調(diào)整。在《中國乳腺癌篩查與早診早治指南》發(fā)布后,醫(yī)準(zhǔn)智能就著手研發(fā)乳腺癌篩查AI,2019年率先開發(fā)出醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺鉬靶智能檢測系統(tǒng),2020年,醫(yī)準(zhǔn)智能又完成了AI識別2D圖像到動態(tài)圖像的跨越,攻克了超聲AI的高地。


  • 針對由于乳腺病灶跟脂肪的區(qū)分困難而帶來假陽性增加的問題:在FPN利用多尺度特征的基礎(chǔ)上,加入了時間維度信息,并采用3D CNN,同時提取病灶時間維度和空間維度的三維特征,綜合以上特征,有效的剔除了脂肪等假陽性。

  • 針對病灶良惡性判斷困難問題:為了獲得更加準(zhǔn)確的良惡性分類結(jié)果,首先,通過病灶各個截面的視頻還原出病灶的三維結(jié)構(gòu);其次,加入注意力機(jī)制,將周邊組織的特征以不同權(quán)重加入到病灶特征中,充分利用了病灶以及其周邊信息,獲得了更加準(zhǔn)確的分類效果。

醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)不需要對設(shè)備改動,且不需要調(diào)整現(xiàn)有工作流程,在醫(yī)生掃查病人的同時,AI服務(wù)器進(jìn)行實時分析,并在界面進(jìn)行標(biāo)記提示,對于僅毫秒級閃現(xiàn)的病灶也能精準(zhǔn)抓取,能夠有效的避免醫(yī)生由于視覺疲勞以及視覺敏感度不夠而產(chǎn)生的漏診。

自動病灶BI-RADS分類


作為應(yīng)用于臨床的系統(tǒng),醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)還具有如下五大亮點(diǎn):
  • 計算速度快,低延時;
??? 系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法(NAS),使用RTX2080Ti。達(dá)到每秒處理速度>? 50幀,且檢測結(jié)果延遲<0.09 秒,對于僅毫秒級閃現(xiàn)的病灶也能精準(zhǔn)抓取。
  • 病灶識別檢出率高;
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征融合模擬恢復(fù)3D,從而得出病灶性質(zhì)良惡性判斷。
  • 假陽性(誤報)低;
系統(tǒng)通過在所有影像中篩選有意義幀進(jìn)行判斷,從而有效降低假陽性率。
  • 智能分割 自動測量;
相對于僅僅利用病灶的某個截面特征進(jìn)行屬性分析,該系統(tǒng)還可以對包含病灶所有信息的整段視頻進(jìn)行分析,充分利用病灶的各個截面信息,對病灶整體進(jìn)行更加充分的屬性分析,同時給出病灶最大截面以及長短徑、面積等定量信息。
  • 結(jié)構(gòu)化報告生成
一鍵獲取,加快影像報告診斷效率;智能化超聲所見及診斷,協(xié)助臨床獲取疾病詳細(xì)文本數(shù)。
結(jié)語:

醫(yī)準(zhǔn)智能開發(fā)的乳腺超聲智能檢測系統(tǒng),或許將徹底改變?nèi)橄侔┑暮Y查,甚至改變整個AI輔助診斷行業(yè)的格局。以往的AI產(chǎn)品多依托于影像科,使用DR、CT、MR等影像設(shè)備,可絕大多數(shù)影像科設(shè)備無法將檢查環(huán)境前移,而超聲設(shè)備在此方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢,體型小巧無輻射的超聲可以脫離科室的束縛,將檢查環(huán)境前移,讓乳腺癌篩查更加便捷。
此外,過去的AI輔助診斷產(chǎn)品全部都是采用截取靜態(tài)圖像,AI進(jìn)行分析的操作,而AI直接分析動態(tài)圖像的醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)完全顛覆了AI輔助診斷領(lǐng)域的固有模式,為醫(yī)療AI解鎖全新技能。
從該產(chǎn)品早期合作醫(yī)院的使用反饋來看,超聲醫(yī)師使用醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)時不必改變操作方式,AI系統(tǒng)即時可給出參考意見并自動標(biāo)注,為超聲醫(yī)師的判斷提供強(qiáng)有力的支持,不僅縮短醫(yī)師判斷時間內(nèi),還能減少醫(yī)師的精力消耗,且不再需要再搭配專門的錄入人員。同時做到大幅度提升乳腺篩查的準(zhǔn)確率、大幅降低超聲醫(yī)師的工作強(qiáng)度并為醫(yī)院節(jié)省人力成本,因此產(chǎn)品廣受超聲科醫(yī)生喜愛。
最后,據(jù)悉醫(yī)準(zhǔn)智能正在探索AI系統(tǒng)+影像設(shè)備集成模塊化的可能,未來,顛覆式的AI系統(tǒng)加上模塊化的影像產(chǎn)品勢必將覆蓋更多病種的檢查。中國的兩癌篩查已經(jīng)做了10年,但10年間乳腺癌的死亡人數(shù)仍然在不斷上升,很大一部分原因就是發(fā)現(xiàn)的太晚,乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)能夠助力乳腺癌在篩查階段更早的發(fā)現(xiàn)病患,降低乳腺癌死亡率。

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