機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在煙霧病影像學(xué)中的研究進(jìn)展

【摘要】 煙霧病（MMD）是一種病因不明的復(fù)雜腦血管疾病。目前主要依靠影像學(xué)檢查來診斷，隨著影像技術(shù)的不斷發(fā)展和人工智能的出現(xiàn)，其對MMD的診斷、鑒別以及危險因素分析作出了巨大貢獻(xiàn)。本文重點(diǎn)介紹目前人工智能領(lǐng)域中機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法在MMD影像學(xué)中的具體應(yīng)用，并總結(jié)分析了此類研究目前所存在的不足及對未來的展望。

【關(guān)鍵詞】 人工智能；機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；煙霧??；醫(yī)學(xué)影像

【中圖分類號】 R743 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】 A 【文章編號】 1672-7770（2024）05-0581-04

Research progress of machine learning and deep learning in moyamoya disease imaging HU Zhe， ZHANG Shujun， CHEN Yuge， LIU Shangkuan， LIU Fengli， CHEN Yueqin. Clinical Medical College， Jining Medical University， Jining 272013， China

Corresponding author： CHEN Yueqin

Abstract： Moyamoya disease（MMD） is a complex cerebrovascular disease with unknown etiology. At present， it is mainly diagnosed by imaging examination. With the continuous development of imaging technology and the emergence of artificial intelligence， it has made great contributions to the diagnosis， identification and risk factor analysis of MMD. This paper focuses on the specific application of machine learning and deep learning algorithms in the field of artificial intelligence in the imaging of MMD. This paper summarizes and analyzes the shortcomings of such research at present and the prospects for the future.

Key words： artificial intelligence; machine learning; deep learning; moyamoya disease;" medical image

基金項(xiàng)目：山東省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（ZR2021MH109）；濟(jì)寧市重點(diǎn)研發(fā)計劃（社會民生類）項(xiàng)目（2020YXNS024）；濟(jì)寧市重點(diǎn)研發(fā)計劃（醫(yī)藥衛(wèi)生類）項(xiàng)目（2020YXNS024）

作者單位：272013 濟(jì)寧，濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院臨床醫(yī)學(xué)院（胡哲）；濟(jì)寧醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科（張樹軍，陳雨各，劉尚寬，劉鳳麗，陳月芹）

通信作者：陳月芹

煙霧?。╩oyamoya disease，MMD）是一種病因不明的復(fù)雜腦血管疾病^［1］，基于流行病學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)，在中國、韓國和日本等東亞地區(qū)MMD發(fā)病率較高^［2］，且呈逐年上升的趨勢。在MMD的發(fā)病人群中男女比例約為1∶1.8～1.9，女性患者比例稍高^［3］。MMD的發(fā)病機(jī)制至今仍不是十分明確，可能與內(nèi)環(huán)境、遺傳、免疫等多方面因素有關(guān)^［2-8］。有研究表明，MMD患者容易繼發(fā)腦出血或腦梗死^［9-10］。因此，及時正確地診斷MMD并準(zhǔn)確預(yù)測其發(fā)展趨勢將對其治療和預(yù)后具有重要的意義。

目前對于MMD的診斷主要依靠影像學(xué)檢查，包括數(shù)字減影血管造影（digital subtraction angiography，DSA）、計算機(jī)斷層掃描血管成像（computed tomography angiography，CTA）、磁共振血管成像（magnetic resonance angiography，MRA）等影像學(xué)檢查方法。雖然這些方法可以在一定程度上診斷該疾病，但仍存在一定的局限性，如MMD患者長期發(fā)展過程中發(fā)生出血或梗死的可能性、MMD患者伴發(fā)認(rèn)知功能障礙的概率是否高于正常人等。近年來，隨著人工智能（artificial intelligence，AI）的出現(xiàn)與發(fā)展，基于AI技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法模型逐漸被應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像研究領(lǐng)域。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、K近鄰（k nearest neighbor，KNN）、隨機(jī)森林（random forest，RF）等算法模型。深度學(xué)習(xí)算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）、殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（residual neural network，RESNET）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）等模型。AI擅長識別復(fù)雜的成像數(shù)據(jù)，并能以自動化的方式對疾病進(jìn)行診斷和發(fā)展預(yù)測，推動了整個醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的發(fā)展。在MMD影像學(xué)領(lǐng)域中，主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行應(yīng)用，相關(guān)算法模型的出現(xiàn)優(yōu)化了影像技術(shù)的診斷效能并可對疾病的發(fā)展、結(jié)局進(jìn)行預(yù)測，尤其是衍生出了鑒別診斷模型和危險因素分析模型，填補(bǔ)了MMD研究領(lǐng)域的空白。本文總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在MMD影像學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)展，分析了該領(lǐng)域存在的不足，綜述了未來基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對MMD領(lǐng)域研究的建議及展望。

1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在MMD診斷中的應(yīng)用

當(dāng)前MMD診斷的金標(biāo)準(zhǔn)為DSA^［11-12］，其優(yōu)勢在于DSA具有較高的時間分辨率和空間分辨率，可以清晰地顯示顱內(nèi)血管并且觀察其狹窄程度、有無閉塞及側(cè)支循環(huán)形成情況，對該疾病的診斷和評估具有重要價值，因此DSA也被廣泛應(yīng)用于手術(shù)過程和療效的評估。有研究人員嘗試將AI應(yīng)用于DSA，通過建立深度學(xué)習(xí)算法模型來實(shí)現(xiàn)MMD的自動診斷。Hao等^［13］利用DSA圖像構(gòu)建了一種基于CNN的模型用來實(shí)現(xiàn)MMD的自動診斷，此模型的受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線下面積（area under curve，AUC）值為0.81。而該模型對于預(yù)處理后的DSA圖像診斷效能則更強(qiáng)，精確度和準(zhǔn)確度分別高達(dá)0.96和0.98。Lei等^［14］采用深度RESNET-152算法對頸內(nèi)動脈DSA的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并對模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。該模型診斷單側(cè)MMD血管病變的準(zhǔn)確度、敏感度和特異度分別為0.98、0.97和0.98，AUC值為0.99。但以上研究仍存在一定的局限性，首先原始DSA圖像的時相數(shù)量較多，而MMD診斷主要依靠動脈期的時相，如果在DSA中選取的時相不在動脈期，則會影響診斷效能；其次二維圖像只能包含DSA的一個方位信息，可能會導(dǎo)致模型中缺少方位特征。Hu等^［15］為了解決二維圖像缺少方位特征這個問題，使用了一種三維（three-dimensional，3D）CNN和雙向卷積門控循環(huán)神經(jīng)單元（BiConvGRU）相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來構(gòu)建模型。經(jīng)過測試，該模型AUC值為0.99，靈敏度和特異度均為0.98。為醫(yī)生準(zhǔn)確診斷MMD提供了一種選擇。

即便DSA是診斷MMD的金標(biāo)準(zhǔn)^［11-12］，但因其價格昂貴、耗時長、輻射量大且適用范圍局限在一定程度上限制了DSA的應(yīng)用。MRA和CTA在診斷MMD上具有一定的價值并且能夠評估血管情況^［16-17］，但同樣存在耗時較長的問題。隨著超高分辨率CT血管成像技術(shù)（ultra-high-resolution CT angiography，UHRCTA）的出現(xiàn)，可以實(shí)現(xiàn)在短時間內(nèi)為醫(yī)生提供更詳細(xì)的血管信息^［18-19］，但是UHRCTA的圖像噪聲比傳統(tǒng)CTA圖像更加明顯，這就會給診斷帶來一定的困難。Fukushima等^［20］為了解決這個問題，采用三種AI方法對MMD的 UHRCTA圖像進(jìn)行重建，分別是混合迭代重建（hybrid iterative reconstruction，Hybrid IR），全模型迭代重建（model-based iterative reconstruction，MBIR）和深度學(xué)習(xí)重建（deep learning reconstruction，DLR），在實(shí)驗(yàn)評估中，基于深度學(xué)習(xí)算法的重建模型（deep learning reconstruction，DLR）表現(xiàn)出最高的信噪比（signal to noise ratio，SNR），并且重建時間大幅縮短。在未來會對一些急診患者和存在DSA禁忌證的患者帶來便捷。

同樣，AI結(jié)合其他檢查技術(shù)在MMD中也存在廣泛應(yīng)用。AI聯(lián)合近紅外光譜技術(shù)以其診斷快速、低成本和無創(chuàng)的優(yōu)勢也為MMD的診斷提供了一種新的可能。Gao等^［21］應(yīng)用近紅外光譜（near infrared spectrum，NIRS）技術(shù)研究了64例MMD患者和64例健康志愿者的腦組織血氧飽和度指數(shù)（tissue oxygenation index，TOI）、氧合血紅蛋白（HbO）和脫氧血紅蛋白（Hb）的變化。分別從TOI、HBO和Hb中提取特征建立了基于SVM、RF和XGBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。使用20 min信號采集的信息建模時，SVM、RF和XGBoost的準(zhǔn)確度分別為0.87、0.85和0.85；使用5 min信號采集的信息建模時，準(zhǔn)確度分別為0.88、0.88和0.84，所以這三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型都具有較高的檢測和篩查MMD的潛力。近紅外光譜技術(shù)為MMD的篩查提供了一種臨床應(yīng)用可能。另外，深度學(xué)習(xí)結(jié)合X線平片也可以實(shí)現(xiàn)MMD的診斷。Kim等^［22］通過深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型用來識別顱骨平片圖像中的MMD患者，準(zhǔn)確度為0.84，敏感度和特異度均為0.84，AUC值為0.91，表現(xiàn)出了出色的效能，并且經(jīng)過Grad-CAM可視化分析，揭示了此模型用來識別MMD的關(guān)注點(diǎn)在面部顱骨部分。這也提示在未來進(jìn)行MMD分類模型的構(gòu)建時，可以著重提取面部顱骨特征來進(jìn)行模型構(gòu)建。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在MMD相關(guān)鑒別中的應(yīng)用

在MMD鑒別方面，當(dāng)前的研究熱點(diǎn)在于區(qū)分動脈粥樣硬化相關(guān)煙霧綜合征（atherosclerosis associated moyamoya syndrome，AS-MMS）與MMD，以及出血型MMD與缺血型MMD轉(zhuǎn)歸預(yù)測研究。AS-MMS與MMD在影像學(xué)上表現(xiàn)極為相似，但是兩者的治療決策選擇以及預(yù)后并不相同，兩者的準(zhǔn)確鑒別有利于臨床醫(yī)生選擇個性化的治療方案，對患者預(yù)后具有重要意義。Akiyama等^［23］使用經(jīng)過微調(diào)的VGG16深度學(xué)習(xí)模型在MRI圖像上進(jìn)行建模，以期對兩者進(jìn)行鑒別。結(jié)果顯示，在基底池、基底節(jié)、半卵圓中心這三個層面鑒別AS-MMS與MMD的準(zhǔn)確度分別為0.93、0.85和0.88，分類器效果卓越。除此之外，經(jīng)過Grad-CAM可視化分析顯示，該模型對MMD感興趣區(qū)中的熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在基底池和基底節(jié)區(qū)層面。

在區(qū)分出血型和缺血型MMD方面。Yin等^［24］使用預(yù)訓(xùn)練的ResNet18在MRA圖像上建立了基底池、基底節(jié)和半卵圓中心的模型，其中基底池和基底節(jié)層面的模型鑒別能力較強(qiáng)。另外，經(jīng)過Grad-CAM可視化分析發(fā)現(xiàn)，模型的關(guān)注點(diǎn)是深部腦白質(zhì)、側(cè)腦室周圍白質(zhì)和異常側(cè)支血管，這和Akiyama等^［23］所關(guān)注的位置基本一致，由此推斷基底池和基底節(jié)層面的深部腦白質(zhì)、側(cè)腦室周圍白質(zhì)和異常側(cè)支血管可能包含豐富的鑒別信息，這在未來對于MMD與其他疾病的鑒別以及MMD內(nèi)部鑒別特征的關(guān)注、位置的選擇提供了方向。

3 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在MMD危險因素分析中的應(yīng)用

MMD的主要臨床表現(xiàn)是腦出血或腦梗死，有研究表明未經(jīng)治療的出血型MMD會有較高的概率發(fā)生再次出血^［9，25］。因此，識別出血危險因素將對預(yù)測未來再出血概率至關(guān)重要。Yu等^［14］采用多視角傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，將MMD患者DSA圖像中的提取的特征與年齡、性別和出血等獨(dú)立危險因素結(jié)合起來建立模型。此模型預(yù)測單側(cè)出血風(fēng)險的準(zhǔn)確度為0.91，敏感度為0.94，特異度為0.9，具有較高的預(yù)測效能，將有助于及時識別再出血的風(fēng)險。Chen等^［26］搜集患者臨床信息采用六種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立模型，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證XGboost模型準(zhǔn)確度較高，其AUC值為0.87，該模型能夠有效地分析MMD患者發(fā)生出血性腦卒中的危險因素，為臨床早期預(yù)防和治療提供依據(jù)。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析MMD出血性卒中的危險因素可能與鈴木分期、是否合并動脈瘤、居住環(huán)境、住院次數(shù)和發(fā)病年齡這幾個因素密切相關(guān)。然而，由于上述研究樣本量較小，且選擇的都是中國人群，可能導(dǎo)致模型忽略種族差異所造成的影響。

4 應(yīng)用研究總結(jié)

隨著科技的進(jìn)步，AI在不斷推動MMD影像領(lǐng)域的發(fā)展。其中研究主要依靠機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法模型，研究領(lǐng)域主要集中在提高診斷效能、鑒別診斷以及危險因素分析方面。在機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法模型的助力下醫(yī)生可以更準(zhǔn)確地去診斷MMD以及選擇個性化的治療方案來提高患者預(yù)后。不足的是，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法模型對于MMD的發(fā)病機(jī)制以及治療評價等領(lǐng)域研究較少。在未來或許可以利用其提取分析高通量信息的強(qiáng)大能力，來挖掘MMD基因組學(xué)與影像組學(xué)之間的關(guān)系，有研究表明，影像組學(xué)特征跟疾病的基因表型存在一定的關(guān)聯(lián)。例如，有研究人員發(fā)現(xiàn)肺癌的EGFR基因與影像組學(xué)特征存在一定的關(guān)聯(lián)性^［27-28］，而對于MMD來說不同的基因型變異與MMD的臨床特征有關(guān)^［29］，RNF213 p.R4810K變異體可能與缺血型MMD有關(guān)，而非RNF213 p.R4810K變異體更可能出血型MMD有關(guān)^［30］，表現(xiàn)為不同臨床特征的MMD，選擇的治療方法也不盡相同，而正確的治療方案對于患者的預(yù)后來說至關(guān)重要。如果能通過影像學(xué)特征推斷其基因表型將會產(chǎn)生重要的臨床價值。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)模型的建立需要依靠具有高質(zhì)量、大樣本的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，而MMD作為一種發(fā)病率較低的疾病，數(shù)據(jù)集的搜集和建立比較困難，并且當(dāng)前有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合MMD的研究，都是回顧性研究，缺少前瞻性的研究，因此聯(lián)合多中心進(jìn)行前瞻性研究將會對人工智能結(jié)合MMD相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供助力。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

作者貢獻(xiàn)聲明：胡哲負(fù)責(zé)起草文章、查閱文獻(xiàn)及分析；張樹軍負(fù)責(zé)材料支持及指導(dǎo)；陳雨各、劉尚寬、劉鳳麗負(fù)責(zé)查閱文獻(xiàn)及分析；陳月芹負(fù)責(zé)獲取研究經(jīng)費(fèi)、文章的審閱和修訂。

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（收稿2023-05-09 修回2023-09-11）