人工知能(AI)は、特に、複雑なトーモグラフィー(CT)スキャンにおける悪性病変(悪性病変)から良性を区別するという困難なタスクで、医療イメージングを変革しています。正確な差別は、治療の決定、予後、および患者の生存率に直接影響を及ぼします。放射線療法士は、従来の方向性形状、マージン特性、拡張パターンなどの機能の視覚的解釈に依存していますが、微妙な違いは、診断不確実性につながる可能性があります。AIは、特に深層学習、CTの拡張機能、および将来の検査特性を促進し、AIの有効性を促進します。

CTスキャンとレジョンの分類を理解する

計算されたトーモグラフィーは複数のX線の投射を結合することによって高解像の横断イメージを作り出します。それは肺、レバー、腎臓、膵臓および他の器官の損害を検出し、特徴付けるために広く利用されています。損害は良性であるかもしれない異常なティッシュの固まりです(非癌性、例えば、嚢胞、ハマルマ、グラノーマ)または悪性(癌、または虫垂体)は、皮下垂体、または異様な処置を要求しません。

しかし、多くの病変は、機能の重複表示をしています。例えば、窒化マージンの肺のノドルは悪性のために疑わしいですが、良性炎症のノドルも刺激される可能性があります。同様に、肝臓のヘマニオマはしばしばCTに特徴的な強化パターンを示しますが、典型的な変異体は転移する可能性があります。このアンビグティは、高度な計算方法の必要性を促進します。

ヒト解釈の課題

経験豊富な放射線学者でさえ、早期の悪性の変化の疲労、高額のケースロード、および微妙な問題に直面しています。 インターオブザーバーの脆弱性は、特に肺がんの低用量スクリーニングCTで十分文書化されています。 さらに、画像データの指数関数的な成長は、放射線検査官の労働力を上回る、見逃された診断のリスクを増加させます。 AIは、第二の読者または疑わしい発見を優先する三重度のツールとして行動することができます。

医療画像におけるAIの役割

人工知能、特に機械学習(ML)とディープラーニング(DL)は、画像解析の驚くべき成功を達成しました。 複雑なニューラルネットワーク(CNN)は、ほとんどの医療イメージングAIシステムのバックボーンです。 これらのネットワークは、ピクセルデータから直接階層的な機能を学び、手作業による機能工学の必要性を排除します。 トレーニングには、大規模な、注釈付きデータセットが必要です。多くの場合、CTスキャンの数は、バイオまたは長期にわたる心理療法に基づいて確認された良性または悪性の病変が伴います。

AIモデルは、通常、受信機の動作特性曲線(AUC)、精度の下の領域、感度、特異性、などのメトリックを使用して評価されます。 多数の研究では、肺の遊離を分類したり、肝臓病を特徴付けるなどの特定のタスクのボード認証放射性物質よりも、AIのパフォーマンスが比較可能であるかを報告しています。

主な技術アプローチ

いくつかの技術が採用されています。

  • [ 構造ニューラルネットワーク(CNNs)[ – 空間機能を抽出するために2Dまたは3D画像パッチを処理する。
  • 学習を転送する - 限られた医療データを克服するために、大規模な自然画像データセット(例えば、ImageNet)で事前トレーニングを行い、医療データを微調整します。
  • [ラジオ]] - 分割された損害から数百の量的特徴(テクスチャ、形状、強度)の抽出、多くの場合、ランダムな森林やサポートベクターマシンなどのML分類器と組み合わせる。
  • [メソッド[]を組み立てる] – 複数のモデルを組み合わせて強固さを改善し、過度の収斂を削減します。

AIが悪性病変からベニグを差別化する方法

プロセスには、画像の処理、病変検出/セグメンテーション、機能抽出、分類など、いくつかの手順が含まれます。AIモデルは、マクロとマイクロレベルの特性の両方を分析し、人間の目に不浸透する可能性があります。

AIによる機能解析

一般的な差別的な機能は次のとおりです。

  • [形状とマージン] - 悪性病変は、しばしば不規則で、斑点を当てる; ベンガンは、よりスムーズな境界線で丸いまたは楕円形である。
  • [密度と減衰[ - ベニグシスは、水密度(0 HU)を展示しますが、薄い壁で; 固体悪性病変は、より高い減衰を示しています。 AIは、正確なホウンスフィールドユニット分布を測定することができます。
  • [ テクスチャヘテロジェンシー – 悪性腫瘍は、壊死、出血、または加速度のために異質な傾向にある。 AIは、原発の特徴やCNNからの深い機能を使用してテクスチャパターンをキャプチャします。
  • Enhancement Dynamics - 対照的なCTでは、洗濯インと洗濯アウトパターンは病変を区別するのに役立ちます。 例えば、ヘマニオマムショーは、細胞癌がしばしば迅速な洗浄アウトを示す一方で、周辺機器の拡張を中止します。
  • ] タイムオーバー - シリアルスキャンが利用可能になると、AIは、ボリュームの倍増時間を定量化することができます。

トレーニングと検証

モデルは、さまざまなCTスキャナー、プロトコル、および患者の人口を総合的に測定するために、多様な多機関的なデータセットで訓練されています。検証は独立したテストセットを使用します。例えば、Ardila et alによる2019の研究。([]])Nature Medicine、2019[])は、肺がんスクリーニングCT分析における6つの放射性物質を深く理解し、AUC 944%のAUCを達成するディープラーニングモデルを示しています。別の研究では、L[FLT:]と[FLT:]を研究する]を研究する。

リオン差分のためのAIの使用の利点

利点は未加工正確さを越えて拡張します:

  • [] 改善された一貫性[ - AIは同じ入力に対して同じ出力を提供し、相互リーダーおよび内部リーダーの変動を減らす。 これは、スクリーニングプログラム(例えば、肺がん低線量CTスクリーニング)で必須であり、標準化されたレポートが必須である。
  • 増加した効率[] – AIは、通常のスキャンを試し、疑わしい発見を強調することができます。これにより、ラジエーターは複雑なケースに集中することができます。これにより、納期が低下し、大量の量を管理するのに役立ちます。
  • 微小機能の検出を強化 - AIは、特に初期癌で、ヒトの通知をエスケープする可能性のある微小な増大、微小の散乱、または食感異常を識別することができます。
  • [意思決定支援] - 経験の浅瀬やリソース制限の設定のそれらのために、AIは自信を高め、診断エラーを減らす第二の意見を提供します。
  • 定量バイオマーカー - AIは、ヒストパソロジー、ゲノム、および治療応答と相関する放射性署名を計算し、パーソナライズされた治療の方法を残すことができます。

課題と限界

約束にもかかわらず、CTの病変のAIはハードルなしではいません。

今後の方向性

CT病変解析におけるAIの進化が加速する。いくつかの有望な道が探索されている:

コンテンツ

AIはCTベースの病変特性の景観を再構築しています。高次元データ分析、微妙な画像のシグネチャを解明し、一貫性のある定量評価を提供することで、非常に価値があります。特に、一般化、解釈性、臨床統合に関する課題は、特に残っていますが、その軌跡は明らかです。アルゴリズムは成熟した、規制のフレームワークが進化するにつれて、AIは放射線検査官にとって不可欠な存在となり、診断の信頼性と究極の患者結果を改善します。CTは、あらゆる角度から、正確な知識をスキャンできる限りではありません。