רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) הפכו לאבן הפינה של ניתוח תדמית רפואי מודרני, המציע רדיולוגים ומרפאות כלי רב עוצמה לזיהוי סימנים מוקדמים של מחלה. בהקשר של זיהוי ריאה מ- tomography (CT) סריקות, CNN יכול לזהות אזורים חשודים שעשויים להצביע על סרטן ריאות בשלב מוקדם, לעתים קרובות לפני שהם הופכים גלויים לעין העירומה.

הבנת רשתות ערפיליות אבולוציה עבור אימגינציה רפואית

רשתות עצביות מהפכתיות הן סוג של מודלים למידה עמוקה שנועדו במיוחד לעבד נתונים דמויי רשת כגון תמונות.בניגוד למודלים מסורתיים של למידת מכונה הדורשים הפקת תכונות בעבודת יד, CNN לומדות תכונות היררכיות ישירות מערכי פיקסל גולמיים.היכולת הזאת ללמוד באופן אוטומטי דפוסים רלוונטיים הופכת אותם למותאמים במיוחד עבור משימות הדמיה רפואית, שבו שינויים עדינים במרקם, צורה, ודחיסות יכולים להיות קריטיים.

אדריכלות: CNN

(ה-CNN טיפוסיים כוללים מספר בלוקים מרכזיים בבניית מפתח:0convolutional LayerFua1LT) כולל קבוצה של מסננים בעלי ידע (קרינל) לדימוי קלט, הפקת מפות תכונה המדגישות דפוסים ספציפיים כגון הקצוות, פינות או כתמים.מפות תכונה אלה אינן עוברות לאחר מכן באמצעות פונקציה הפעלה (בצורה כפולה) כדי להציג לא ליניאריות.

מדוע CNN סורקים

סריקות CT מייצרות כרכים תלת-ממדיים המורכבים מחתיכות דקות רבות.כל פרוסה מייצגת תמונה תלת-ממדית של ה- thorax, ו- ריאה נוודים יכולים להופיע בכל פרוסה עם גודל משתנה, צורה ודחיסות. CNN ניתן להרחיב כדי לפעול על גבי דחיסות תלת-ממדית (3D CNN), ומאפשר להם ללכוד קונטקסט מרחבי על פני פרוסות.זה חשוב במיוחד משום שלעתים קרובות מאופיינת על ידי מראה מורכב של 2D (או לא רלוונטי) מאשר אזורים אחרים, לעומת זאת, כלומר, כלומר, כלומר, כולל כלי דם לא סדירים (מסומים).

האתגר של Lung Nodule Detection

סרטן הריאות הוא הגורם המוביל למוות הקשור לסרטן ברחבי העולם.גילוי מוקדם באמצעות סינון עם CT נמוך-דוז הוכח להפחית את התמותה, אך לפרש סריקות אלה היא משימה של זמן וטעייה-פרון רדיולוגים חייבים לבחון מאות פיסות למחקר, חיפוש עבור נוודים כי עשוי להיות קטן כמו 2-3 מ"מ.

מה הם Lung Nodules?

Lung nodules הם קטנים, עגולים או או או סולמות ברקמות הריאות, בדרך כלל פחות מ 3 ס"מ בקוטר. הם יכולים להיות שפיר (למשל, granulomas, cerartomas) או ממאירים. Characteristics כגון גודל, spiculation (גבולות regiculation) על פני זמן, צפיפות פנימית (solid, חלק-solid, או קרקע) לקבוע את הסבירות של גילוי צבע כהה, ללא צורך.

חשיבות קלינית ואתגרים

מכיוון שנדולים יכולים להיות עדינים מאוד, אפילו רדיולוגים מנוסים עשויים להחמיץ עד 20% מהנווטים באוכלוסיית ההקרנה.האתגר מורכב מהצורך בזמנים מהירים בתכניות סינון בינוניות.

כיצד CNN שימושיים ל- CT Scans

העברת CNN עבור זיהוי ריאות נודל כולל כמה שלבים מוגדרים היטב, החל הכנת נתונים ועד הקצינה הסופית.כל שלב הוא קריטי לביצועים של המודל ואת השירות הקליני.

הכנת נתונים וקידום

הצעד הראשון הוא לנטרל נתונים גדולים ואיכותיים של סריקות CT עם מיקומים של nodule מומחים-annononononoated. נתונים ציבוריים כגון FLT:0LIDC-IDRI (Lung Image Database) מובנים עם מגוון רחב של נתונים (Lung Image Database) ו- Lung Image Database) הוא להפחית את ה- RSDD (Satetextation) ל- Ricateation) עבור כל ריצוף ורידודים נמוכים יותר מאשר ל-Rate (Rate) של ורידודים סטנדרטיים (Ricerto-Ricial) עבור וריגולציה (Ricialdextexate) הוא לא ניתן ל-Ricertomcuptexate) עבור כל וריפולציה (Rate) עבור כל ריצוף נתונים (Rate) עבור וריפולציה של וריפולציה של וריפולציה של וריגולציה מוגבלת של וריאנטים (Ricial) עבור וריגולציה של וריקולציה של מספר סורקים (Rounding) עבור סורקים (Rounding) עבור ריצוף וריגולציה מוגבלת של מספר ריצוף ריצוף ריצוף סורקים

אימון רשת

הכשרת CNN עבור זיהוי נודלה היא בדרך כלל בעיה זיהוי אובייקטים. שתי גישות נפוצות הן: (1) גישה של שני שלבים שבו אזורי המועמד מוצעים לראשונה (למשל, באמצעות רשת הצעה אזורית או פעולות מורפולוגיות) ולאחר מכן מסווגת על ידי CNN נפרדת; ו (2) גישה חד-שלבית (למשל, Retina, YOLO) הדורשת ישירות תיבות של קטגוריות והסתברות ייצוגיתות בדרגה אחת, כגון: UPU-D-D משאבים ספציפיים להפסדים).

המונחים: post-Processing

לאחר אימון, CNN מעבד כל סריקת CT על ידי קידוד החלון דרך הנפח (או באמצעות גישה מהפכתית מלאה) ופלט ציוני אמון עבור כל מועמד nodule. A סף מוחל על סינון גילויי אבטחה נמוכים.שלבים לעיבוד באופן מלא כגון דיכוי לא-מקסום (NMS) להסיר גילויים כפולים סביב אותו nodule.

היתרונות העיקריים של גילוי מבוסס CNN

שילוב של CNN לתוך קרינת סרטן ריאות מציע כמה יתרונות משכנעים על מערכות CAD מסורתיות או פרשנות לא מזוהמת.

  • (FLT:0) רגישות גבוהה עבור נוודים קטנים: FIRLT:1 CNN יכול לזהות נוודים עד 2-3 מ"מ, כולל אלה עם מהירויות זכוכית קרקעיות שקשה לזהות באופן ידני. מחקרים הראו כי מערכות מבוסס-אן-אן-טק להשיג רגישות מעל 90% תוך שמירה על שיעורי חיובי כוזבים מתחת ל- 1 לסריק.
  • (FLT:0) ניכוי בזמן קריאה: FLT:1ir על ידי אזורים חשודים מראש, CNN מאפשרים לרדיולוגים להתמקד באימות ולא בחיפוש. הערכות קליניות מוקדמות מדווחות על ירידה של 20-30% בזמן קריאה ללא דיוק מקרי.
  • (FLT:0) אי-הסכמה וחידוש: ⁇ 1 בניגוד לבני אדם, CNN נותנים את אותה תוצאה על אותה קלט בכל פעם.זה מבטל את יכולת הזיהוי הבין-קריירה ומבטיח איכות זיהוי אחידה בכל הסריקה, ללא קשר לעייפותו של הרדיולוג או רמת הניסיון.
  • (FLT:0) ,Scalability: למערכות אוטומטיות של FLT:1 יכול להתמודד עם כמויות גדולות של סריקות מתכניות סינון מבוססות אוכלוסייה ללא צורך באנשי צוות נוספים.
  • (FLT:0) שיפור מתמיד: מודלים של CNN 1FLT ניתן לעדכן עם נתונים חדשים, המאפשר להם להסתגל טכנולוגיות סורק מתפתחות והגדרות קליניות. Retraining ניתן לבצע בתוך מספר ימים, בעוד שעדכון מומחיות אנושית דורש חינוך ממושך.

היתרונות הללו מתורגמים לשיפורים מוחשיים בטיפול בחולי.גילוי מוקדם של ננוולים ריאה מוביל להתערבות קודמת, שיעורי הישרדות גבוהים יותר, והורדת עלויות הבריאות לטיפולים בשלבים מאוחרים. AFLT:0landmark Study FigtureFLT:1 מהניסוי הלאומי למסך הריאות (NLST) הראה ירידה של 20% בתמותה מסרטן ריאות עם CT; מערכות CAD מבוססות CNN כדי לשפר את היתרון הזה.

גבולות ואתגרים מתקדמים

למרות ההבטחה שלהם, מערכות זיהוי ללא דילול מבוססות CNN עדיין לא פגום.הבנת המגבלות שלהם חיונית עבור פריסה קלינית בטוחה.

הגבלת נתונים

רוב דגמי CNN מאומן על נתונים אשר עשויים לא לייצג באופן מלא את המגוון של אוכלוסיות קליניות בעולם האמיתי.ריאציות ביצרן הסורק, שיקום גרעין, עובי פרוסה, ודמוגרפיות המטופל יכול לגרום מודל לתחתום על נתונים שהוא מעולם לא ראה. מאגרי מידע ציבוריים כמו LIDC-IDRI הם קטנים יחסית (כ-1,000 סריקות) ועשויים להיות חסרים דוגמאות מספיקות של סוגים נדירים של סרטן (למשל, קריפטציה), כמו גם ריאה).

חוסר יכולת ואמון

CNN מתוארים לעתים קרובות כ"קופסאות שחורות" כי תהליכי ההחלטות הפנימיים שלהם קשה לפרש.בהגדרה קלינית, קורנולוגים צריכים להבין:0.למה FLT:1 מערכת שהקימה אזור מסוים - בין אם זה היה בגלל צפיפות, spiculation או גודל - כדי לסמוך על הטכניקות של שקיפות, Grad-CAM, ותשומת לב חזותית, אבל הם עדיין דורשים ריכוזי נתונים פעילים של מחקר רבים.

שילוב לתוך זרימת עבודה קלינית

אפילו המודל הטוב ביותר הוא חסר תועלת אם זה לא יכול להיות משולב בצורה חלקה בתוך מחלקת ה- PACS הקיימת של מחלקת הרדיולוגיה (מערכת מחשוב ותקשורת) ודיווח על זרימת עבודה. אתגרים מעשיים כוללים מגבלות לב (הארכה בזמן אמת ללא להאטת זמני העומס), פרטיות (תוכנות חייבות להיות מעובדות על גבי תחזיות או בענני אימוץ HIP-compliant), ותוכנות לא מכוונות רבות, אך כיום, אך לא מקרינה עלות עלות עלות עלות טכנולוגיות.

מחקר וכיוונים עתידיים

מחקר בזיהוי ריאות מבוסס CNN מתקדם במהירות, עם כמה כיוונים מבטיחים שנועדו לשפר עוד ביצועים ושימוש קליני.

התקדמות ב- 3D CNN

מערכות גילוי מוקדמות פעלו בעיקר על פרוסות 2D, אך אדריכלות מודרנית ממינוף מלא 3D ההקשרים 3D. 3D CNN גרסאות כגון 3D ResNet, DenseNet, ו- EfficientNet נחקרות כדי ללכוד תכונות מורכבות יותר ביעילות. זיהוי עצמי מבוסס-על-עצמי - שבו המודל pre-trains על רווחי CT לא מחוסנים כדי ללמוד כללי ייצוגים אנטומיים - הוא צמצום הגישה היקרה במיוחד עבור דיוק לא היה.

שימו לב למכניזם ולרובר

עלייתם של מהפךי ראייה (ViTs) ומודלים מבוססי תשומת לב מאתגרת את הדומיננטיות של CNN טהורים.מודלים אלה יכולים ללמוד תלות ארוכת טווח בתוך תמונה, אשר מועיל להבנת הקשר בין נודול לבין מבנים סביב כמו כלי דם או סדקים היברידיים.אדריכלות היברידיים המשלבים שכבות convolutional (למיצוי תכונה מקומית) עם מכשולים משמעותיים (עבור הקשר הגלובלי) הם השגת תוצאות של המדינה-DR-המודל החשוב ביותר על ידי שילוב של מנגנונים מרחביים.

למידה מעודכנת ו- Multi-Institutional Data

כדי לטפל במגוון נתונים ודאגות פרטיות, למידה מאוזן מאפשרת לבתי חולים מרובים להכשיר מודל משותף CNN ללא העברת נתונים לחולה לשרת מרכזי.כל מוסד מאמן את המודל המקומי ורק שולח עדכונים במודל מוצפנים ( ⁇ s) ל aggregator. גישה זו הוחלה בהצלחה על מנת למנוע זיהוי ריאות במספר בתי חולים אירופיים ואמריקניים, המוכיח כי מודלים מאוזנים באופן מוזן יכולים באופן כללי כדי להתאים את עצמם לאתרים לא מאומנים יותר מ-3% מ- 1Fer: 1.

מסקנה

רשתות עצביות מהפכתיות שינו באופן יסודי את הנוף של גילוי ריאות ב- CT סריקות.על ידי הפעלת החיפוש אחר חריגות עדינות, הן מציעות רדיולוגים בעלת ברית חזקה במאבק נגד סרטן ריאות.שילוב של רגישות גבוהה, זמן קריאה מופחת, וביצועים עקביים הופך את מערכות ה-CNN מבוססות יותר כלי חיוני בתוכניות בדיקות ריאה גבוהות יותר.