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世界首个!人工智能平台早期诊断肠癌腹膜转移!

2020-07-28 14:46:5839健康网
核心提示:近日,中山大学附属第六医院结直肠外科研究团队和深圳腾讯AIlab开展合作,并成功开发出世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台,能够自动识别原发肿瘤特征,同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征,构建基于人工智能的SVM分类器。该AI模型仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像,准确性高达94%,AUC为0.922,敏感性和特异性均高达94%。

  腹膜转移被普遍认为是肠癌的终末期,预后很差。当前,诊断肠癌腹膜转移主要通过影像学手段的,敏感性欠缺,特别是对于5mm以下的微小腹膜转移病灶。近日,中山大学附属第六医院结直肠外科研究团队和深圳腾讯AIlab开展合作,并成功开发出世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台,能够自动识别原发肿瘤特征,同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征,构建基于人工智能的SVM分类器。该AI模型仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像,准确性高达94%,AUC为0.922,敏感性和特异性均高达94%。

  此项原创性研究成果以“利用深度学习构建人工智能系统诊断肠癌腹膜转移”为题在Annals of Surgery发表了。该院袁紫旭博士为第一作者,王辉教授为最后通讯作者,蔡建副主任医师、影像科曹务腾医生、赵业标医生等在该论文中做出了重要贡献。

  据了解,作为外科领域的顶级刊物——Annals of Surgery早在1885年开始出版,刊载了很多外科“里程碑”式的论文,是外科领域的标杆,引领了国际外科的发展方向,目前影响因子10.13分。

  世界首个诊断肠癌腹膜转移的AI平台!未来有望延长肠癌患者生存期

  人工智能(AI)是研发模拟人类大脑学习并延伸人类能力的新型智能技术科学,近年来AI在医学领域尤其是肿瘤诊断方面得到了很大应用,AI擅长对医学图像(影像及病理)的自动识别和诊断,AI更新换代后的深度学习算法更具优势,大大提升了AI诊断灵敏性和准确性。

根据深度学习算法构建的AI系统的研究结果如上图所示

  一直以来,腹膜转移认为是肠癌的终末期,预后很差。而当前临床上诊断肠癌腹膜转移主要通过影像学手段,且存在敏感性欠缺的情况,尤其对于5mm以下的微小腹膜转移病灶。因此,该院王辉教授课题组一致关注如何早期诊断肠癌腹膜转移。

腹膜转移的CT图像以及粟粒状腹壁种植结节

  肠癌合并同时性腹膜转移(PC)的发病率约为5-10%,复发时合并腹膜转移发病率为25-44%。“腹膜转移如果能够早期诊断,可以增加彻底减瘤手术的机会,未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”王辉教授说。2018年开始该团队和深圳腾讯AI lab就建立了合作关系,研发了一个基于卷积神经网络(CNN)的ResNet3D系统,经查,这是世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台,能够自动识别原发肿瘤特征,同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征,构建基于人工智能的SVM分类器。训练组一共纳入了19814张CT图像,验证组包括了7837张CT图像。

AI自动识别和诊断肿瘤的示意图

  研究发现,ResNet3D的AI系统仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像。“ResNet3D+SVM分类器”的肠癌腹膜转移诊断的准确性高达94%,AUC为0.922,敏感性和特异性均高达94%,明显优于常规增强CT的诊断能力。

  这一成果有何医学临床价值?袁紫旭谈到,“我们研发的AI平台是无创的新型诊断系统,基于腹部肿瘤临床上常规使用的增强CT图像,不仅能够自动识别原发肿瘤特征,还融合了周围临近腹膜的特征,临床实用性很强,为临床医生制订手术方案提供参考,也为肠癌患者选择合适的治疗提供依据。”据介绍,该AI平台可以识别其他医院或中心的影像学图像,因此下一步计划将该AI系统移植到其他医院,利用更大规模的独立队列,进行外部验证来证明其普遍适用性,努力解决肠癌腹膜转移癌诊断困难的世界性难题。(通讯员:简文杨、于田)

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