人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的研究與應(yīng)用

姜成宇

（齊齊哈爾市富裕縣人民醫(yī)院，黑龍江 齊齊哈爾 161200）

2017年，北美醫(yī)學(xué)界掀起了一場“人工智能”的風(fēng)暴，自此以后，人工智能便被廣大的醫(yī)療工作者所熟知，并嘗試在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域得到有效的應(yīng)用[1]。首當(dāng)其沖就是醫(yī)學(xué)影像與人工智能技術(shù)的有機(jī)融合，而對于人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的不斷應(yīng)用，廣大的醫(yī)療工作者的意見發(fā)生了分歧，有些醫(yī)療工作者認(rèn)為醫(yī)學(xué)影像將逐漸被人工智能技術(shù)所取代，未來的醫(yī)療行業(yè)極有可能被人工智能技術(shù)主宰。

1 人工智能技術(shù)概述

人工智能并非近幾年的高科技先進(jìn)技術(shù)，最早可以追溯到上世紀(jì)50、60年代，當(dāng)時美國就正式提出了人工智能技術(shù)，自那以后，這門新興的科技手段便由此誕生[2]。它利用計算機(jī)模擬人的思維、行為的學(xué)科技術(shù)。涵蓋了教育學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等幾十種學(xué)科，涉獵的范圍如此之廣泛。經(jīng)過了70余年的時代變遷，人工智能技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，借助計算機(jī)技術(shù)得出的大數(shù)據(jù)，已經(jīng)超越了人腦思維。

2 人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的具體應(yīng)用

2.1 肺部影像

在醫(yī)療工作中，肺部影像學(xué)主要分為CT和肺部x射線兩項(xiàng)技術(shù)[3]。因?yàn)榉尾课挥阪i骨和肋骨之后，在實(shí)施肺部影像學(xué)檢查時，如果病灶位于肺部，極易因?yàn)殒i骨與肋骨的遮擋而出現(xiàn)漏診的現(xiàn)象，據(jù)調(diào)查顯示，在一些醫(yī)療技術(shù)并不發(fā)達(dá)的地區(qū)，肺部疾病的漏診率已經(jīng)達(dá)到了30%以上。相比于x射線，CT技術(shù)能夠有效的突破鎖骨與肋骨兩個部位的遮擋，消除其他因素的影響，在影像中直接顯示病灶部位，但這并不意味著能為臨床醫(yī)療工作者的診斷提供強(qiáng)有力的證據(jù)。因?yàn)樵卺t(yī)學(xué)影像中，斷層的結(jié)節(jié)部位與血管斷面的密度十分相似，兩項(xiàng)技術(shù)各有利弊。所以，在肺部影像的檢查工作中，為了對上述兩項(xiàng)技術(shù)加以區(qū)分，須嘗試應(yīng)用人工智能技術(shù)。除了肺部結(jié)節(jié)的影像檢查之外，肺基礎(chǔ)病變影像與人工智能技術(shù)的融合也成為廣大醫(yī)療工作者共同努力的新方向。

在臨床工作中，肺基礎(chǔ)病變影像分為正常、磨玻璃影、實(shí)變影，間質(zhì)性改變影像可見網(wǎng)格影、蜂窩狀影等[4]。但是在實(shí)際的臨床檢查中，有時小的實(shí)變影、網(wǎng)格影、蜂窩狀影的影像掩蓋了小結(jié)節(jié)的影像，從而造成了肺結(jié)節(jié)影像檢查結(jié)果的診斷，從而造成漏診現(xiàn)象。隨著人工智能技術(shù)在肺部影像檢查中的廣泛應(yīng)用，肺部檢查中的肺結(jié)節(jié)等疾病的診斷率得到了明顯的提升，視為肺部影像學(xué)檢查的“半壁江山”。

2.2 心臟影像

在心內(nèi)科，對心臟疾病患者實(shí)施影像學(xué)檢查主要針對患者的左心室進(jìn)行自動分割，從而準(zhǔn)確地檢測出左室容積及室壁厚度等心臟指標(biāo)[5]。而在心臟疾病的影像檢查中，因?yàn)榉N種因素的影響，大多數(shù)患者的檢查結(jié)果都伴有一定程度的心室腔信號不均勻、心尖影像分辨力低等現(xiàn)象，這也為心室容積的準(zhǔn)確測量產(chǎn)生誤導(dǎo)。為了消除心臟影像檢查結(jié)果的不利影響，為心臟疾病的診斷提供準(zhǔn)確的依據(jù)，心內(nèi)科醫(yī)療工作者嘗試?yán)萌斯ぶ悄軐?shí)現(xiàn)左心室容積的準(zhǔn)確測量。通過智能模型在檢查者的左心室切面進(jìn)行自動的分割，對左室腔進(jìn)行準(zhǔn)確無誤的定位，通過人工智能技術(shù)的解碼輕松勾畫出左心室的形狀。

而心臟超聲技術(shù)是心臟內(nèi)科檢查應(yīng)用頻率最為頻繁的一種影像檢查手段。在心內(nèi)科的臨床檢查中，心臟超聲技術(shù)可以準(zhǔn)確的檢查出心臟疾病。而心臟超聲檢查的人工智能技術(shù)應(yīng)用主要分為超聲心動圖對于切面的自動識別、切面組織的自動定位等技術(shù)，前者用來實(shí)現(xiàn)對心臟功能與結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確觀察[6]。研究證實(shí)了心臟影像檢查人工智能技術(shù)有助于多個超聲心動圖的清晰觀察。

2.3 乳腺影像

隨著近年來乳腺疾病的發(fā)病率逐年遞增，對廣大的婦女人群的健康造成一定的威脅。再加上人們健康意識的增強(qiáng)，越來越多的女性患者自覺到當(dāng)?shù)蒯t(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行婦科檢查，這也無疑增加了我國婦科臨床工作的壓力，而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)徹底的緩解了婦科臨床工作的壓力。事實(shí)證明，隨著乳腺鉬靶人工智能檢查手段的廣泛應(yīng)用，越來越多的婦女患者從中受益，在病灶范圍擴(kuò)大之前及時檢查出疾病所在，并采取了相應(yīng)的診療手段。因?yàn)椴煌貐^(qū)人群機(jī)體結(jié)構(gòu)的不同，歐美女性的胸部多為大且豐滿，而東方女性的胸部則為小而緊致，東方女性乳腺疾病的診斷率略低于歐美女性。所以，人工智能技術(shù)當(dāng)然也要充分考慮到這一特征，模擬了我國女性乳腺鉬靶模型，從而建立了中國女性專屬的鉬靶數(shù)據(jù)庫。

2.4 顱腦影像

將人工智能手段應(yīng)用于顱腦影像檢查的研究以阿爾茨海默癥、認(rèn)知性障礙及精神障礙的臨床診斷與鑒別工作。而腦腫瘤因?yàn)樾螤疃嘧?、水腫易危及到臨近的組織從而造成腫瘤的變形等情況的產(chǎn)生，所以在臨床上腦腫瘤的切位分割常常令廣大的腦腫瘤臨床工作者無從下手。而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，徹底解決了這一難題，通過人工智能模型對腦腫瘤進(jìn)行定位切割，在對腦腫瘤的多位點(diǎn)數(shù)據(jù)采樣，準(zhǔn)確的排除周圍的臨近組織，具備了明顯的優(yōu)勢。

而顱腦的造影技術(shù)，能夠清晰的顯示出腦腫瘤患者在靜息狀態(tài)下的腦部葡萄糖代謝水平，實(shí)現(xiàn)了對顱腦部位的動態(tài)觀察。而廣大的腦外科臨床工作者大膽提出了將顱腦影像檢查與人工智能技術(shù)進(jìn)行選擇性的結(jié)合，各取長處，通過多角度、多尺度的建立腦部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于鑒別阿爾茨海默病與認(rèn)知性障礙。臨床研究表明，2019年，我國腦外科顱腦造影影像檢查中應(yīng)用人工智能技術(shù)的認(rèn)知障礙與阿爾茨海默病的鑒別率分別為85.3%與87.8%，較上一年增長近20多個百分點(diǎn)。

2.5 肝臟影像

肝臟影像人工智能技術(shù)的研究主要用于肝臟腫塊的分類與診斷，尤其是肝癌的臨床診斷，有助于肝癌患者的早期篩查。臨床工作中，肝臟腫塊被分為五種類型，即A、B、C、D、E五類，A為典型肝癌、B為除了典型肝癌之外的惡性腫瘤、C為不確定的腫塊，其中包含了早期肝癌、增生性結(jié)節(jié)等病變；D為肝部位腫瘤；E為普通的囊腫。而肝臟造影檢查人工智能技術(shù)可以準(zhǔn)確的識別和區(qū)分上述五種類型的肝部病變，按照不同病變在影像中顯示的不同曲線下面積，進(jìn)而判斷疾病類型，這五種病變的曲線下面積分別為0.95、0.87、0.73、0.66、0.54，按照不同的病變，其疾病檢測的特異度從高到低分別為E、C、D、A、B，這也充分的說明了肝臟造影人工智能手段檢測肝臟囊腫的特異度最高，檢測典型肝臟腫瘤的特異度最低。

3 結(jié) 語

綜上所述，現(xiàn)如今，人工智能技術(shù)已經(jīng)得到了快速的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了時代的進(jìn)步，從傳統(tǒng)的造影技術(shù)到人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，為現(xiàn)代醫(yī)療機(jī)構(gòu)的發(fā)展注入了新興的原動力。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在人工智能時代的影響下，也在逐步得到改善，在一定程度上緩解了傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的工作壓力。而目前，由于醫(yī)療技術(shù)的限制，部分地區(qū)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)仍然無法實(shí)現(xiàn)影像技術(shù)的人工智能全面推廣與應(yīng)用，仍然處于發(fā)展的初級階段，無法涉及到更深領(lǐng)域的工作。所以，我國醫(yī)學(xué)影像的人工智能技術(shù)仍然存在較大的進(jìn)步空間，這也為廣大的醫(yī)療工作者提供了最新的發(fā)展方向。本文首先簡要概括了人工智能技術(shù)，最后從肺部、心臟、顱腦、乳腺、肝臟等五個方面詳細(xì)介紹了人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的具體應(yīng)用，通過人工智能技術(shù)在各醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為疾病的早期篩查和疾病的診斷提供最準(zhǔn)確的診斷依據(jù)。