医学のイメージの管の腫瘍を検出し、分類する機械学習を使用して

機械学習の進歩は、特に医療の多くの領域を変革してきました。牽引を得る1つのアプリケーションは、血管腫瘍の検出と分類です。それは、良性または悪性がある可能性があります血管細胞から生じる異常な成長です。正確な分類は、治療計画と予後のために不可欠です。従来の画像解釈は、放射線学の専門知識に大きく依存していますが、機械学習アルゴリズムは速度と一貫性を向上させる可能性があります。この記事では、機械学習がどのようにして、腫瘍の能力を把握し、将来の課題を把握し、改善するためにどのように機能するかを調べます。

血管腫瘍の理解

血管腫瘍は、内皮細胞または血管構造をサポートする病変のスペクトルを伴います。それらは体内でどこでも起こり、行動に広く変化する可能性があります。一般的な良性タイプには、乳児性肝腫、悪性肝腫、およびピジェネリック顆粒腫が含まれます。悪性血管腫瘍は、そのような血管拡張症、カポジサルマ、および肝腫の進行中症は、しばしば異様な疾患を伴いますが、その特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴は、または特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な特徴的な

血管腫瘍に使用される画像のモダリティは、磁気共鳴画像(MRI)、計算されたトーモグラフィ(CT)、超音波、および陽性線維新(PET)を含みます。それぞれがユニークな情報を提供します。 MRIは、優れた軟質性疾患コントラストを提供し、多くの血管異常のための選択のモダリティです。 CTは、骨の関与と加速度を評価するための価値があります。超音波は、血管拡張機能の低下や障害を観察するために、これらの障害物が観察されるようにするために、これらの機能を識別することができる。

医療画像における機械学習の役割

機械学習(ML)モデル、特にディープラーニングアーキテクチャは、画像解析タスクで驚くべきパフォーマンスを実証しています。ラベル付き医療画像の大きなデータセットで訓練されたとき、これらのモデルは、異なる腫瘍タイプに関連するパターンを認識することを学びます。この機能は、直接、再現性、効率的な方法で血管腫瘍を検出し、分類する課題に対処します。

データ収集と準備

堅牢なMLモデルの構築には、包括的で、よく見当られたデータセットが必要です。血管腫瘍の場合、これは、対応する地上の真理ラベルとともに複数のモダリティから画像を収集することを意味します。それは、生検や組織学から特異的にもたらされます。 ]のようなオープンソースリポジトリは、がんイメージングアーカイブ(TCIA)は、いくつかのデータセットを提供しますが、研究者は、機関的なデータを扱う必要があります。攻撃は、腫瘍および相殺虫剤を含む重要なモデルです。

アルゴリズム開発

複雑なニューラルネットワーク(CNN)は、ほとんどの医療画像解析のためのコアアーキテクチャです。血管腫瘍検出に使用される一般的なCNN変異体には、ResNet、効率的なNet、DenseNetが含まれます。研究者は、転送学習を頻繁に使用しています。大規模な自然画像データセット(ImageNetのような)で事前に訓練されたネットワークから始め、医療画像収集で微調整します。このアプローチは、膨大な医療データセットの必要性を減らし、トレーニングを加速します。最近では、視覚障害者がより大きなデータを変換するかどうかを検証します(CNNは、より大きな画像のモデルを組み合わせることが必要です)。

トレーニングと検証

モデルトレーニングは、データセットをトレーニング、検証、テストセットに分割することを含みます。一般的なプラクティスには、k-fold cross-validation が含まれており、堅牢性を確保しています。精度、感度、特異性、ROC 曲線(AUC)下領域、およびF1-スコアなどのメトリックは、パフォーマンスを評価するために使用されます。過度に、モデルは、一般的な機能を学ぶのではなく、トレーニングデータを記憶する - ドロップアウト、体重減少、および免疫力低下などのリスクが軽減され、他の組織的な問題が発生したときには、他の組織的な問題が生じる可能性があります。

利点と課題

血管腫瘍イメージングにおける機械学習の利点

災害診断:] アルゴリズムは、スキャンからレポートまでの時間短縮、大量の画像処理をすることができます。
[] 一貫性:[]] MLモデルは、相互リーダーの変動を最小限に抑え、毎回同じ基準を適用します。
[]複雑な例のインスタンス:[ あいまいな病変のために、モデルは、より悪性があり、専門家によるさらなるレビューを促す可能性があるものをフラグすることができます。
定量的特徴抽出:[を超えて検出し、MLは、組織学的グレードまたは遺伝的マーカーと相関する放射性機能(放射性物質)を抽出することができます。
臨床ワークフローとの統合:[ 自動化された事前スクリーニングは、放射線検査官のバーンアウトを試し、軽減することができます。

克服への挑戦

データ希少性と品質:[]] アナノテーションされた医療画像は、高価で、生成する時間消費量です。多くの場合、データセットは、取得プロトコルの小型、クラス不均衡、および分散性に苦しむ。
[モデルの解釈性:]ラジオロジストと規制機関は、透明性を必要とします。多くのディープラーニングモデルは、ブラックボックスとして機能します。透明性マップ、Grad-CAM、SHAPなどの説明ツールは、いくつかの洞察力を向上させますが、臨床的決定のためにはまだ十分に信頼されていません。
[一般化性:]]]1つのスキャナーまたは患者の人口から画像に訓練されたモデルは、異なる機関からデータに適用したときに不当に実行される可能性があります。ドメインの適応とマルチセンターのコラボレーションは、アクティブな研究領域です。
[規制および倫理的懸念:[臨床設定でMLを展開するには、米国FDAのような身体からの厳密な検証と承認が必要です(を参照してください)FDAのAI / ML - 有効な医療機器のガイダンス[])。プライバシー法(米国、欧州のGDPR)は、データの使用を規制します。アルゴリズムは、特定の人口統計学的訓練につながります。
[]既存のシステムとの統合:[]病院は、画像アーカイブと通信システム(PACS)と放射線情報システム(RIS)を使用します。 ML出力は、放射性物質がワークフローを破壊することなく効果的に行動することができる方法に提示する必要があります。

倫理的および規制的考慮事項

マシン学習が臨床的実践に研究室から移動するにつれて、倫理と規制がパラマウントになります。アルゴリズムフェアネスは、性別、年齢、レース、社会経済グループ全体で評価されなければなりません。モデルは、既存の健康の分裂を克服すべきではありません。モデル制限と適切な使用例についての透明性は、地域によってソフトウェアの規制経路を調べる必要があります。米国では、ほとんどのAIベースのイメージングツールは、医療機器やセキュリティ対策(DR)の事前の要求に応じて、または実際の市場規制が必要となる可能性があります。 ICOは、規制が、AI(ARD)のリスクや規制が異なる場合、または、または、または、実際の市場規制が予測に必要です。

未来の視点

血管腫瘍検出のための機械学習の未来は有望です。次の世代のツールを形作り出すためにいくつかの傾向が期待されます。

[ 複数の学習:[]]]] 臨床変数(例えば、年齢、症状、ラボ結果)と画像データを組み合わせて、分類精度と予後予測を改善することができます。
説明可能なAI(XAI):[ 解釈性の進歩は、臨床医の間で信頼を築きます。モデルの決定に最も影響する領域を強調する視覚的説明は、放射線学者が出力を検証するのに役立ちます。
階層学習: 生の患者データを共有することなく、多機関的な訓練はプライバシーの懸念を解決し、人口を総合的に向上するモデルを生成できます。
リアルタイムの臨床ワークフローへの統合:[] ML 侵入を PACS に埋め込むか、ソフトウェアを表示中のプラグインとして、放射性物質が画像の見直し中に自動プロンプトを受信するシームレスな相互作用を可能にします。
コンチネンタルラーニング:[]] モデルは、完全な再訓練を必要としない病気パターンやイメージング技術の変化に合わせて、新しいデータが利用可能になるように更新することができます。

データの科学者、放射性学者、病理学者、および規制の専門家とのコラボレーションは不可欠です。 []]RSNA AIチャレンジシリーズおよびより医療イメージ学習より良い診断(MILD)ネットワーク[]などの取り組みは、クロスの懲戒処分の努力を必須としている。これらのモデルは成熟すると、それらは、放射線学者ではなく、腫瘍の働きを回復させ、腫瘍の予防措置を促進し、腫瘍の予防措置を促進します。