גישה למידה עמוקה לזיהוי סרטן העור בתמונות דרמוסיה

מבוא: התפקיד הגדל של AI ב Dermatology

סרטן העור נשאר הממאירות הנפוצה ביותר בעולם, עם מעל 1.5 מיליון מקרים חדשים של סרטן העור שאינם מלנומה, ויותר מ-300,000 מקרים של מלנומה מאובחנים מדי שנה. גילוי מוקדם משפר באופן דרמטי את שיעורי ההישרדות - מלנומה מזוהה בשלב המוקדם ביותר שלה יש שיעור הישרדות של חמש שנים מעל 99%. Dermoscopy, טכניקת הדמיה לא פולשנית באמצעות גלמטוסקופ כדי לאחד את העורים ולהפחית את פני השטח, יש גם את הדיוק של מתודולוגיה.

למידה עמוקה התפתחה כטכנולוגיה טרנספורמטיבית בניתוח תמונה רפואית, המציעה את הפוטנציאל לזיהוי סרטן העור עם דיוק יריב או מעל זה של רופאים מאומנים. מאמר זה חוקר את המושגים הבסיסיים, אדריכלות פופולרית, שיטות אימון, מדדי ביצועים, אתגרים וכיוונים עתידיים של גישות למידה עמוקה לזיהוי סרטן העור בתמונות דרמטיות.

הבנה עמוקה של למידה באבחון רפואי

למידה עמוקה היא תת-קבוצה של למידת מכונה בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי.הוא מעסיק רשתות עצביות מלאכותיות עם שכבות מרובות (hence "עמיק") כדי ללמוד באופן אוטומטי ייצוגים היררכיים מהנתונים הגולמיים.בדמיה רפואית, רשתות אלה מעבדות מידע ברמת פיקסל ומצריכות בהדרגה תכונות מופשטות יותר - קצוות, מרקמים, צורות, ובסופו של דבר דפוסים ספציפיים באבחון של חוסר אחריות של חוסר סבלנות.

כיצד רשתות נילי ללמוד מתמונות דרבימוסקוליות

אימון מודל למידה עמוק לגילוי סרטן העור דורש איסוף נתונים גדול של תמונות דרמטיות עם תוויות ⁇ ⁇ ⁇ (למשל, שפיר לעומת ממאירות, או אבחון ספציפי כמו cercinoma תא basal cell, carcinoma צלול תאים, מלנומה, ו dysplastic nevieen). במהלך אימון, המודל מאמת את המשקל הפנימי שלה כדי למזער את ההבדל בין התחזיות שלה לבין דוגמאות סטיות אמיתי או אופטימיזציה של נתונים כגון אופטימיזציה של אלגוריתמים או אלגוריתמים או אלגוריתמים.

יתרונות מרכזיים על ראיית מחשב מסורתית

שיטות ראיית מחשב מסורתיות התבססו על תכונות בעלות ידיים – כגון סימטריה, אי סדירות גבול, וריאציות צבע וקוטר (כלל ABCD) - שעוצבו על ידי מומחי דומיין.בעוד יעיל במקרים מסוימים, תכונות אלה לעתים קרובות נכשלות ללכוד דפוסים עדינים או מורכבים.מודלים למידה עמוקה לומדים תכונות ישירות מהנתונים, מה שהופך אותם גמישים יותר ולעתים קרובות יותר מדויקים.

אדריכלות למידה עמוקה משותפת לגילוי סרטן העור

רשתות ערפיליות מהפכתיות (CNN)

רשתות ערפיליות מהפכתיות הן אבן הפינה של סיווג התמונה המודרני.A CNN מורכב משכבות convolutional החל מסננים לומדים לדימוי קלט, לייצר מפות תכונה המדגישות דפוסים כגון קצוות או כתמים. בריכות ספירת שכבות מופחתות ממדים מרחביים, ושכבות מחוברות לחלוטין בסוף סינכרון ביצועים.For dermoscopy, גרסאות פופולריות כוללות:

(FLT:0)VGNetמבוא: 1FLT ( 1FLT) שימוש קטן מאוד (3x3) מסננים מבוהלים מעומעמים עמוק, מתן ארכיטקטור פשוט אך יעיל.
(FLT:0)ResNet:FLT:1 מציג קשרים שאריות המאפשרים ⁇ s לזרום ישירות דרך שכבות רבות, המאפשר הכשרה של רשתות עמוקות מאוד (למשל, Resnet-50, ResNet-101). ResNet אומץ באופן נרחב במשימות AI דרמטולוגיה.
(FLT:0)Inception (GoogLeNet): שימוש ב-"מודולים אינסטינקטיים" אשר חלים מסננים של גדלים מרובים במקביל, לכידת תכונות בקנה מידה אחר.
(FLT:0)EfficientNet:FLT:1ir משתמש אדריכלות עצבית כדי לאזן עומק, רוחב ורזולוציה, השגת דיוק המדינה-of-the-art עם פחות פרמטרים מאשר מודלים מבוגרים.

למידה: שילוב מודלים מראש

נתוני הדמיה רפואיים הם בדרך כלל קטנים בהשוואה לאוספים טבעיים כגון ImageNet (14 מיליון תמונות) הדרכה עמוקה CNN מאפס על בסיס נתונים צנועים של dermoscopy (למשל, 10,000 תמונות) סיכונים overfitting. Transfer Learning פותרת זאת על ידי החל עם מודל לפני אימון על מודל לפני תחילת נתונים גנריים גדולים, ולאחר מכן כוונו את המשקלים שלה על נתוני dermoscopy.

שיטות להקות ו- Multi-Model Fusion

אף מודל יחיד אינו מושלם. שיטות אנסמבל משלבות תחזיות מאדריכלות מרובות (למשל, ResNet, DenseNet, EfficientNet) או מספר רב של אימונים כדי לייצר פסק דין סופי, לעתים קרובות באמצעות averaging או הצבעה. Ensembles בדרך כלל לשפר את העוצמה והכללה, במיוחד כאשר מודלים בודדים יש הטיה משלימה.לדוגמה, מודל אחד עשוי להיות טוב יותר לזהות מלנומה, בעוד אחרים סטיות בסרום בסרום מתווה.

מעבר להגדרה: Segmentation and Lesion Detection

בעוד סיווג (benign vs. malignant) הוא המשימה הנפוצה ביותר, למידה עמוקה גם מצטיין במגזר הסימנטל הסימני - הקצאת תווית ייצוגית לכל פיקסל בתמונה.זה יכול לנסח גבולות, להדגיש אזורים חשודים, וזיהוי תכונות כמו Aסימטריה. Fully Convolutional Networks (FCNs) ואדריכלות U-Net משמשים נרחב עבור מודל זה אובייקט זיהוי כמו YLOs (רק פרוטוקולים שימושיים), ו-CNN יכולים למצוא את זה רק סוג של â €) ו-You רק â-D (רק â â â â â â â â ¢ ¢ ¢ ¢ â â â â â ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ ¢ â ¢ ¢ â â ¢ ¢ â â â â ¢ â â ¢ ⁇ ⁇ â ¢ â â ¢ ⁇ ⁇ ¢ ¢ â ¢ ¢ ¢ ¢ ⁇ ⁇ ¢

הדרכה ו Benchmarks

הביצועים של מודלים למידה עמוקה תלויים במידה רבה באיכות ובגודל של נתוני האימון.מספרים ציבוריים הגבירו מחקר מעמיק בזיהוי סרטן העור:

(FLT:0ISIC Archives: FLT:1) שיתוף הפעולה הבינלאומי של העור האימינג מארח מעל 50,000 תמונות דרמטיות עם אנטנות מומחה.אתגר ISIC השנתי מספק סטנדרטים סטנדרטיים עבור סיווג, פלח וגילוי.
(FLT:0)HAM10000:003: A Dataset of 10,015 dermoscopy מכסה שבעה קטגוריות אבחון, כולל קרטוזיס אקטיני, הקרסטומה תא בישאל, מלנומה, ו נגעים שפירים.
(FLT:0 PH2:03: ⁇ 1) , A קטן יותר של 200 תמונות dermoscopy (40 מלנomas, 80 נויפי, ו 80 נויבי משותף) עם פילוח ידני.
(FLT:0)Med-Node ואוספים קליניים אחרים:BuildFLT:1) קיימים מספר נתונים מוסדיים, אך נגישות משתנה עקב חששות פרטיות.

עיבוד נתונים והערכה

כדי לשפר את הכללת המודל, השלבים המוקדמים כוללים התחדשות תמונות לפתרון קבוע (למשל, 224x224 או 512x512), נורמליזציה של ⁇ pixel intensities, ותיקון של וריאציות צבע הנגרמות על ידי שיטות שונות של הגדלת נתונים - סיבובים אקראיים, זוממים, שינויים בהירים, ועיוותים מלאכותיים - הרחבת מודלים מלאכותיים כמו שיטות מתקדמות).

ביצועים והערכה

תוך הסתמכות על התועלת הקלינית של המודל דורשת מדדים מתאימים מעבר לדיוק פשוט.בגילוי סרטן העור, חוסר איזון מעמדי חמור: les שפירים במידה רבה ממינים. Accuracy יכול להיות מטעה אם המודל פשוט צופה "benign" עבור כל מקרה.

(הדגשה:0) רגישות (התגובה או שיעור חיובי אמיתי): קידמה 1 (Proportion of malignant lesions מזוהים כראוי.ביישומים של סקר, רגישות גבוהה היא קריטית למניעת סרטן חסר.
(ב) שיעור שלילי אמיתי (FLT:0) ,0) ,הההתמדה של נגעים שפירים מזוהה כראוי כמצווה.
(FLT:0)שטחי המחמיר (AUC): מנדט 1:Feloph:1 Summarizes כוללת יכולת מפלה בכל ערכי הסף. AnUC מעל 0.90 נחשב מצוין עבור סיווג נגע עור.
(ב) ⁇ :0) , F1Score: ⁇ 1 (ב) שימושי כאשר חיובי כוזב יש עלויות גבוהות (למשל, הליכים פולשניים).
(ב) [ה]התחבולה [ה] [ה]] [ה]: [ה]] [ה]]]] [ה]]] [ה]]]] [ההההתחישוב] [ה'] [ב] [ה']] [ה']'''''''''''''']'''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

אימות צלב ואימות חיצוני על נתונים עצמאיים הם הכרחיים כדי לאשר כי ביצועי המודל מחזיקים באוכלוסיות שונות, מכשירי הדמיה והגדרות קליניות.

אתגרים ומגבלות

איכות נתונים ושינויים

תמונות Dermoscopy סובלים מגמישות בתאורה, מגדלציה, ג'ל או נוכחות אלכוהול, ורזולוציה תמונה. מראה Lesion משתנה גם על ידי סוג העור (סולק), אתר גוף, פיגמנטציה. אנטנות מומחה יכול להיות סובייקטיבי - הסכם בין-רטר בין רופאי עור לאבחון מלנומה הוא רק מתון (kappa -0.6).

סוג של איזון וסרטן נדיר

מלנומה מהווה רק חלק קטן של נגעים בעור (פחות מ-5% מהצללים הביופסיה) תת-סוגים נדירים כמו lentigo maligna, desmoplastic melanoma, או לימפומה לחתוך הם אפילו פחות מיוצגים.מודלים מאומן על נתונים ציבוריים עשויים שלא להכלל ישויות נדירות אך חשובות קלינית אלה.

שינוי דומיין והגנרליזציה

מודל המוכשר על תמונות של מותג דרמטוסקופ אחד עשוי להופיע בצורה גרועה על תמונות של אחרים.הבדלים בדמוגרפיות המטופל, סוגי עור ואזורים גיאוגרפיים גם לגרום לשינוי דומיין.טכניקות כמו הסתגלות דומיין (למשל, הכשרה רציונאלית ליישר התפלגות תכונה) ולמידה מאוזנת (אימון על פני מוסדות מרובים ללא שיתוף נתונים) הם תחומי מחקר פעילים.

הסבר ואמון

מודלים למידה עמוקה מטופלים לעתים קרובות כקופסאות שחורות, מה שמקשה על הרופאים להבין מדוע אבחנה מסוימת חזתה.סבירות שיטות כמו Grad-CAM (Gradient-cost Class Activation Mapping) לייצר מפות חום המדגישות את אזורי התמונה שהשפיעו על החלטת המודל.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

שילוב תמונות דרמטיות עם metadata המטופל (גיל, היסטוריה של עול, גורמי סיכון גנטיים) או שיטות הדמיה אחרות (למשל, מיקרוסקופיה מוקד, קוהרנטיות אופטית) יכול לשפר דיוק אבחון. מודלים רב-task כי במקביל סיווג lesions, גבולות פלח, וחיזוי תכונות דרמטיות (למשל, פיגמנט, רשת, הפיגמנטליות, , סטיות), עוקץ) לספק ייצוגים משותפים.

AI (XAI) לתמיכה בהחלטות קליניות

פיתוח מודלים המייצרים לא רק אבחנה אלא גם רציונלית - כולל זיהוי של מבנים דרמטיים חשודים והשוואה לדפוסים ידועים - יגדיל את אימוץ העבודה האחרונה משלב מנגנוני תשומת לב אשר לומדים להתמקד באזורים הרלוונטיים מבחינה אבחון, בדומה לאופן שבו רופאי עור בודקים נגעים.

יישומים ניידים בזמן אמת

החזקות מבוססות סמארטפונים של dermoscopy בשילוב עם מודלים למידה עמוקה קומפקטי (למשל, באמצעות MobileNet או SqueezeNet) מאפשרות בדיקת נקודה-of-care. בעוד דיוק נמוך יותר מאשר מערכות קליניות ברזולוציה גבוהה, כלים אלה יכולים לקצץ חולים ולהפחית את הנטל על מרפאות מיוחדות.כמה מחקרים הראו ביצועים של אפליקציה ניידת דומים לדרגת ביניים עבור סוגים ספציפיים של לקות.

למידה והגנת פרטיות

כדי להתגבר על חסמי סילוס ותקנות רגולטוריות של נתונים (HIPAA, GDPR), למידה מאוזן מאפשרת למוסדות מרובים להכשיר מודל ללא החלפת תמונות מחולי גלם.רק עדכוני מודל משותפים, שמירה על פרטיות תוך ניצול ממאגרי נתונים גדולים ומגוונים יותר. תוצאות מוקדמות ב- dermatology מבטיחות, אך אתגרים כוללים תקשורת overhead ו- non-IID (לא תלויות ומופץות) על פני אתרים.

למידה מתמשכת והתאמה

תת-סוגים חדשים של סרטן העור מופיעים, טכנולוגיית הדמיה מתפתחת, והנחיות קליניות משתנות.המשך (או חיים) טכניקות למידה מאפשרות לדוגמניות לעדכן באופן מצטבר מבלי לשכוח ידע שנלמד קודם לכן.זה קריטי לפרוס מערכות בינה מלאכותית שנשארות קיימות לאורך שנים של שימוש קליני.

המונחים: reulatory Considerations

מעבר למודל למידה עמוק ברמת מחקר לפרקטיקה קלינית דורש אימות קפדני, בירור רגולטורי (FDA, CE סימון), ושילוב רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs) מספר מוצרים מסחריים קיבלו אישור רגולטורי, כגון מערכת Foto Finder ATBM עבור צילום גוף הכולל ואת Moleanalyzer עבור ניתוח תמונה דרמטי.

דפולוגים וספקי שירותי בריאות חייבים להבין את המגבלות: AI הוא כלי תומך בהחלטות, לא תחליף למומחיות אנושית. שלילית כוזבת (סרטן מוכוון) וחיובים כוזבים (מעל אבחון המוביל לביפסיה מיותרת) יש שתי השלכות קליניות.לקבוע הנחיות לגבי מתי לסמוך על AI לעומת מתי להתגבר על זה יש צורך.ממשקים משתמשים צריכים להציג ציוני אמון, מפת חום, ואבחון עזרים שונים כדי לאבחן פרשנות.

שיקולים אתיים כוללים הבטחת ההוגנות על פני סוגי עור - נתונים רבים נטועים לעבר עור בהיר יותר, המוביל לביצועים עניים יותר עבור חולים כהים-צפוניים, איסוף נתונים מגוונים ומודלים ביקורתיים להטיה הוא חיוני כדי למנוע החריף את פערי הבריאות.

מסקנה

למידה עמוקה כבר הוכיחה דיוק מדהים בזיהוי סרטן העור מתמונות דרמטיות, עם מודלים להשגת ציוני AUC באופן עקבי מעל 0.90 בהגדרות מבוקרות.שילוב של רשתות עצביות מהפכתיות, העברת למידה ושיטות הרכב יוצר את עמוד השדרה של מערכות המדינה הנוכחית-of-the-art. ועם זאת, אתגרים נשארים: רטיוגניות נתונים, חוסר איזון מעמדי, הסברה, וכלליזציה כדי לתרגל מחקר מתמשך בין מדעני AI, לבין גופי בקרה, ומערכת בקרה, ומדענים, וגופי בקרה, , , , , , , , אימפולסי בקרה.

העתיד של גילוי סרטן העור האוטומטי הוא בגישות מרובות-מודולליות, כלים ניידים בזמן אמת, אימון בעל ערך לפרטיות, ושילוב קליני חלק. כאשר הוא פרוס באחריות, למידה עמוקה יכולה להגדיל את המומחיות של רופאי עור, להאיץ את ההקרנה, ובסופו של דבר להפחית את הנטל הגלובלי של סרטן העור באמצעות אבחון מוקדם יותר, מדויק יותר.

(ב) לקריאה נוספת, לחקור את שיתוף הפעולה הבינלאומי של העור (ISIC) 1FLT עבור נתונים ותוצאות אתגר, FLT:2PubMedMatating שיתוף פעולה 3 עבור מחקרים עמיתים על למידה עמוקה ב dermatology, ואת FLT:4 A בינה מלאכותית ו- Learning (AI / AI) מכשירים רפואיים: LT5 עבור עדכונים רגולטוריים.