人工智能與3D影像重建在前列腺腫瘤診治中的應用探討

張智熒 邱 敏 馬潞林 盧 劍

(北京大學第三醫(yī)院泌尿外科，北京 100191)

人工智能(artificial intelligence，AI)是研究如何在機器上模擬、擴展人的意識、思維，對相應問題做出類似甚至超越人類智能方式的反應[1]。人工智能的應用范圍很廣，早在20世紀70年代，AI在醫(yī)學中的應用就是斯坦福大學醫(yī)學實驗計算機研究項目的重要目標之一[2]。目前，人工智能在醫(yī)療中有多方面應用，其中醫(yī)學影像和機器人輔助手術是應用最為成功的方向。例如使用基于人工智能計算機輔助診斷技術的自動顯微鏡系統(tǒng)進行自動診斷來代替眼睛觀察，可以解決由于人眼視覺的變異和疲勞等因素而導致靈敏度低的問題，而利用自動胸部結(jié)核病系統(tǒng)對正常胸片和異常胸片的檢測精度可達到92%～95%[3]。人工智能在乳腺腫瘤的診治、輔助藥物研發(fā)、智能可穿戴設備中也已有較多的應用[4]。

前列腺癌是泌尿系統(tǒng)的常見惡性腫瘤，在歐美排名第一，在國內(nèi)也有逐漸上升的趨勢。目前國內(nèi)文獻[5]顯示：我國腫瘤登記地區(qū)前列腺癌發(fā)病率由 2000年的4.62/10萬上升至2014年的21.62/10萬，城市地區(qū)前列腺癌發(fā)病率由2000年的5.65/10萬上升至 2014年的24.48/10萬，農(nóng)村地區(qū)前列腺癌發(fā)病率由 2000年的1.06/10萬上升至 2014年的7.71/10 萬。整體來說，14年間前列腺癌的發(fā)病率升高了4倍以上。磁共振(magnetic resonance imaging，MRI)是前列腺癌最有效的影像檢查，目前已有一些將3D影像重建及人工智能應用在前列腺腫瘤的診治中的相關報道，本文將對 3D 影像重建及人工智能在術前診斷、術中導航等相關應用的現(xiàn)狀及前景做一些探討。

1 3D影像重建及AI在前列腺腫瘤診斷中的應用

歐美發(fā)達國家的醫(yī)學影像3D重建技術研究起步最早，開始于20世紀70年代，到目前經(jīng)歷了40多年的研究，已經(jīng)取得了豐碩的研究成果，為醫(yī)學影像三維輔助診斷系統(tǒng)的誕生奠定了基礎[6]。自2001 年開始，國內(nèi)也開始了虛擬中國人計劃[7]，擬利用三維重建技術以提高中國整體醫(yī)療水平。近年來，隨著醫(yī)學成像技術的飛速發(fā)展，計算機圖像計算模型的日趨成熟、機器學習算法功能的不斷強大，基于圖像的輔助診斷逐漸成為了現(xiàn)實?；诖髷?shù)據(jù)的深度學習、圖像識別是醫(yī)學人工智能的核心技術，換句話說，AI在圖像的識別和學習中有巨大的優(yōu)勢。深度學習是機器學習領域中一系列試圖使用多重非線性變換對數(shù)據(jù)進行多層抽象的算法，其從人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型發(fā)展而來，通過組合多個非線性處理層對原始數(shù)據(jù)進行逐層抽象，從數(shù)據(jù)中獲得不同層面的抽象特征并用于分類預測。目前用于前列腺腫瘤診斷方面較多的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡，其是對人腦若干基本特性的抽象和模擬，能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所做出的交互反應[8]。文獻[9]報道其能提高前列腺癌的診斷率，減少不必要的穿刺活檢，同時其能對前列腺癌進行分期，幫助醫(yī)生進行治療方案的決策。

前列腺腫瘤的診斷主要依靠影像學檢查、血清前列腺特異性抗原 (prostate specific antigen，PSA)篩查及組織穿刺活檢。對于前列腺比較敏感的影像學檢查是超聲及MRI，超聲的原理是利用不同組織對聲波的反射不同而收集信號，通過電腦軟件形成可視的聲圖，前列腺腫瘤一般容易出現(xiàn)在外周帶，表現(xiàn)為低回聲結(jié)節(jié)。人眼是通過聲圖來判斷前列腺腫瘤，而依靠人工智能可能不僅能對聲圖進行深度學習，還能通過收集形成聲圖的數(shù)據(jù)來直接學習，從而進行診斷。謝立平等[10]采用人工智能超聲電子計算機斷層掃描(computed tomography, CT)檢查來診斷前列腺癌： 60例患者中52例需接受經(jīng)直腸前列腺穿刺活檢,24例穿刺活檢病理確診為前列腺癌, 穿刺陽性率46.2%；33例首次穿刺者中確診前列腺癌者17例,穿刺陽性率51.5%；19例重復穿刺者中確診前列腺癌者7例,穿刺陽性率36.8%；其認為人工智能超聲 CT 指導的靶向穿刺不僅能以較少的穿刺針數(shù)取得較高的前列腺癌穿刺陽性率, 而且更易于發(fā)現(xiàn)低級別的前列腺癌。MRI 是通過采集不同的序列信號形成圖像，典型的前列腺腫瘤表現(xiàn)為T2期低信號，基于海量的前列腺核磁影像數(shù)據(jù)，結(jié)合 3D影像重建，AI通過對正常及異常的前列腺圖像進行深度學習，更快的對前列腺腫瘤進行診斷。超聲與MRI對前列腺癌的診斷信息有限，而兩者聯(lián)合有助于提高前列腺穿刺活檢的陽性率。穿刺過程中通過超聲引導，結(jié)合MRI的3D影像重建，可以更精確的對可疑病灶進行穿刺。Bey等[11]對比了超聲引導下穿刺與磁共振超聲融合穿刺，兩組的陽性率分別為57%及59.3%，其認為磁共振超聲融合穿刺對前列腺癌的檢出率更高。Bjurlin 等[12]認為對于既往穿刺陰性的病例，融合穿刺能提高陽性率，對于首次穿刺的病例，其能更好地確定腫物的位置，提高分期與分級的準確性，同時減少不必要的穿刺。相信在人工智能的幫助下，或許能更好地融合超聲與MRI，尋找有效的穿刺靶點。

病理是診斷的金標準，而診斷主要依靠病理切片，換句話說就是圖像。使用人工智能對圖像相關特征的提取，還可以得到病理圖像的分類和分級的信息，而這一切都需要基于全切片數(shù)字化圖像的技術[13]?；诖朔N技術，依靠人工智能可以讓其不知疲倦的分析病理圖像信息，提高前列腺癌的診斷效率。

2 3D影像重建及AI在前列腺腫瘤治療中的應用

前列腺腫瘤的治療方式很多，根據(jù)分期，可選擇手術治療、放射治療(以下簡稱放療)(包括外放療及粒子植入術)、化學藥物治療等。3D 影像重建及 AI 在此領域最前沿的就是術中導航技術。手術導航系統(tǒng)是指在手術前運用MRI和CT等采集患者病灶及其周圍器官的二維圖像，根據(jù)圖像分割技術對其進行分割，并運用三維重建與可視化技術，對分割結(jié)果進行重建，獲得患者病灶與周圍器官的三維虛擬模型。根據(jù)病灶的形狀與大小，制定定量、精確的劑量和手術計劃，從而指導醫(yī)生進行精準的手術操作。

在微創(chuàng)手術過程中，基于3D影像重建的術中導航技術可以讓外科醫(yī)師在術中實時掌握手術器械相對患者解剖結(jié)構(gòu)的三維位置，避開重要的組織器官，為手術推進提供增強現(xiàn)實“地圖”導航[14]。Ukimura等[15-18]對前列腺癌術中超聲導航有較多研究，報道了其在腹腔鏡保留性神經(jīng)的前列腺癌根治術及機器人手術中的相關應用，并在美國泌尿外科年會中進行了相關報道，其認為基于3D影像重建，結(jié)合超聲MRI融合穿刺確認的病理結(jié)果，術中導航系統(tǒng)幫助術者精準完成復雜的手術操作，降低切緣陽性率，使得外科手術更安全和更準確。手術導航系統(tǒng)對縮短手術時間，提高手術精度，減輕患者在術中的痛苦和術后的合并癥等方面都有重要的作用。

此外，手術導航系統(tǒng)還可以進行術前模擬，對復雜手術操作路徑進行規(guī)劃，減少術中失誤，提高手術成功率；并可以為青年醫(yī)師的培訓和復雜手術操作的練習提供良好的平臺。機器人輔助前列腺癌根治術已經(jīng)在國內(nèi)外應用多年，其中應用最廣的就是達芬奇系統(tǒng)，其能幫助術者使術中操作更加精細。雖然有一些利用人工智能行遠程手術的報道，但整體來說，手術相關的人工智能主要是基于計算機的輔助系統(tǒng)，可以認為是術者手的延伸，智能化較低，目前還不能做到依靠智能系統(tǒng)機器人自己做手術。相信隨著人工智能的發(fā)展，其不斷地學習解剖，通過深度學習既往手術資料，或許在未來能夠做到真正的機器人手術。

前列腺粒子植入術及熱消融等治療中也可應用術中導航。類似于前列腺穿刺活檢，前列腺粒子植入術也是在超聲的引導下進行的，人工智能可以更好地將MRI 影像與超聲相結(jié)合。手術過程中，通過導航系統(tǒng)將患者的位置轉(zhuǎn)換到三維虛擬模型坐標系下。運用三維定位技術，實時采集穿刺針在空間中的實際位置與姿態(tài)，并將其轉(zhuǎn)換到虛擬模型中，醫(yī)生通過觀察虛擬模型中穿刺針與患者的解剖結(jié)構(gòu)之間的相對位置關系，避開重要的組織器官，找到合理的進針路徑，對患者進行粒子植入手術。鄭勇男等[19]提出了一種結(jié)合體表信息以及體內(nèi)超聲圖像信息的混合配準方法，其認為能提高靶區(qū)配準精度。傳統(tǒng)的人工手動穿刺存在粒子植入精度差、術后恢復時間長、粒子的放射性對醫(yī)生有傷害等問題，劉盛等[20]提出了一種應用于前列腺癌治療的超聲圖像導航微創(chuàng)手術機器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)術前可以進行腫瘤靶區(qū)位置的三維重建和劑量規(guī)劃，術中能實現(xiàn)超聲波圖像導航，進行手術機器人運動的實時引導和模板的準確定位，提高了粒子植入的質(zhì)量。同樣的，基于3D影像重建，術中導航在前列腺腫瘤熱消融方面也有相關報道[21]，效果較好。

在前列腺腫瘤的綜合治療上，可利用人工智能選擇最佳治療方案：機器學習可以建立前列腺癌的預測模型，根據(jù)不同的情況選擇合適的治療方案[22]?！拔稚?Watson for Oncology)是IBM公司研發(fā)的醫(yī)療人工智能，它學習上百種醫(yī)學專業(yè)期刊及腫瘤專著的論文研究數(shù)據(jù)，同時積攢了紀念斯隆-凱特琳癌癥中心在美國100多年癌癥臨床治療中的實踐經(jīng)驗，而且通過了美國執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試，此前已經(jīng)在14個國家的多個腫瘤治療中心進行了臨床應用。針對前列腺腫瘤的治療，它能夠快速制定以循證醫(yī)學為基礎的個性化的治療方案。

3 前列腺癌診治中AI及3D影像重建的技術瓶頸及應用前景

綜上，3D影像重建及人工智能目前在前列腺腫瘤診治的各個方面已有一些初步應用。從臨床需求上來說，對基于3D影像重建的人工智能診斷、穿刺及術中導航方面的相關技術需求較大。但就目前來看，存在一些技術瓶頸：從影像處理來說，前列腺腫瘤磁共振影像一般為三維數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型處理的數(shù)據(jù)為二維圖像數(shù)據(jù)。需要高維精準的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分割算法來對影像進行分割，構(gòu)建三維模型進行重建，需要不斷設計一些新的算法及模型。從信息處理上來說，在構(gòu)建多層次卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時，研究運動圖像的復雜特征學習、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的深度、濾波器組合，減少計算代價是關鍵科學問題，需要不斷的改進技術。從術中導航來說，術前需要將前列腺癌影像進行處理，術中需要將處理后的影像和真實的腫瘤相融合，即實現(xiàn)腫瘤影像可視化，實現(xiàn)將虛擬圖像和術中所見在同一個顯示器上融合。目前有一些文獻[23-24]報道虛擬現(xiàn)實技術在術前模擬手術操作及進行手術教學培訓中的應用，但在術中的實時融合并用3D眼鏡觀看者尚無報道，相信隨著虛擬現(xiàn)實技術與3D影像重建及人工智能的發(fā)展，在不遠的將來可能實現(xiàn)術中3D影像融合的導航技術。隨著科技的發(fā)展，3D影像重建及人工智能在前列腺腫瘤的診治中將會有更為廣闊的應用，成為泌尿外科醫(yī)生的好幫手。