Deep Learning을 이용한 의료영상의 림프종의 자동화된 탐지 및 분류

딥러닝 모델 Analyze Medical Images

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림프종 화상의 데이터 수집 및 표기

심층 학습 시스템은 데이터에 직접 의존합니다. 림프종 검출을 위해, 1 차적인 형태는 18F-FDG PET/CT, 대조 enhanced CT 및 MRI (Diffusion-weighted sequences 포함)입니다. 각 형태는 다른 생물학적 특성을 붙잡습니다: 애완 동물은 대사 활동을 강조합니다, CT는 원자적 세부 사항 및 연조직 대조에 MRI excels를 제공합니다. 종합적인 데이터 세트는 다양한 스캐너, 즉학적인 단계로, 진단 및 다른 단계로 이미지가 포함되어야 합니다.

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자동화된 탐지: 검열 과정

의약한 학습모델이 훈련되면, 의심스러운 병변을 위한 새로운 스캔을 스크린에 사용할 수 있습니다. 검출관은 일반적으로 3단계를 포함합니다: 전처리(정상화, 표준 공간 등록), 초기 후보 생성(지역 제안 네트워크 또는 슬라이딩 창 사용), 각 후보의 분류는 림프종 또는 benign로 포함합니다. 이 과정은 컴퓨터 보조 검출(CAD) 체계에 유사하지만, 높은 감도와 낮은 false‐positive 비율로.

세그먼트: 림프종 지구를 탈선

Segmentation은 검출을 넘어 단계가 간다: 그것은 정확하게 각 병변의 범위를 개요. 이것은 부피 측정 평가, 응답 평가 (예를들면, Deauville 점수, Lugano 분류), 및 방사선 치료 계획에 대한 핵심입니다. 딥러닝 세그먼트 모델, 종종 U-Net 또는 그 변형 (예를들면, 주의 U-Net, nnU-Net), 배경에서 종양을 분리하는 픽셀 ‐ 현명한 마스크를 생산합니다.

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서브타입에 분류

다른 림프종은 다른 치료 요법을 필요로하고 광대하게 다른 prognoses가 있습니다. 딥러닝 모델은 Hodgkin 대뿐만 아니라 Hodgkin 림프종을 분류 할 수 있으며, 또한 큰 B 세포 림프종, follicular 림프종 및 맨틀 세포 림프종과 같은 미세 하위 유형이 있습니다. 분류 작업은 종종 추가 분류 머리와 같은 검출에 사용되는 동일한 CNN 백본을 활용합니다. 일부 모델은 임상 데이터 (예 : Ann, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, Bbor, B.

임상시험 실시 과제

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] 기존 워크플로우와 통합은 비-trivial이다. AI 출력은 PACS 시스템으로 통합되어야 하며, 이러한 현상이 발생하지 않고, 읽기 공정보다는, 더 나은 의사를 양성하는 방법을 제시한다. 자동화된 제안에 대한 경고 피로와 과감도는 실제 위험이다. 전망 임상 시험은 기술적 정확성뿐만 아니라 진단 시속에 대한 실제적인 영향을 보여주기 위한 필수이지만, 환자의 읽기, 환자의 읽기, 그리고 기타 여러 가지 증상을 포함한 여러 가지 증상을 가진 환자의 포괄적인 접근법이다.

앞으로 길: Emerging 동향 및 연구

, 여러 가지 추세는 자동화 된 림프종 검출 및 분류를 개선하기 위해 약속. Multimodal Learning]은 임상, 게놈 및 심리적 정보를 가진 화상 데이터를 결합합니다. 예를 들어, 액체 생식 결과 (순환 종양 DNA)과 PET / CT를 통합하여 검출 및 진단을 향상시킬 수 있습니다. 초기 작업은 예측 처리 응답에 이러한 관절 모델이 나타날 수 있음을 제안합니다.

Explainable AI은 개념 기반 설명과 상호작용 세대가 임상 신뢰를 돕고 모델 출력을 검증하는 새로운 방법을 가진 활성 연구 영역입니다. 모델은 더 투명하게, 규제 합격이 더 쉽게 될 것입니다. Self‐supervised Learning는 큰 비표현 이미지 수집에 대한 사전 훈련 모델에 의해 라벨이 붙은 데이터에 의존을 감소시킵니다. 이 연구는 특히 CNN에 대한 높은 수준의 연구 결과를 가지고 있습니다.

또 다른 국경은 longitudinal analysis입니다. 단일 스캔을 분석하는 대신, 모델은 치료 응답을 평가하거나 다시 탈출을 감지하기 위해 다른 시간 지점에서 인수 된 이미지를 비교할 수 있습니다. 임시 구체 네트워크와 재발적 아키텍처는이 목적을 위해 적응됩니다. 마지막으로, 로봇 생물 공학 시스템과의 깊은 학습의 통합은 자동화된 병력 타겟팅을 가능하게 할 수 있습니다. 더 많은 진단 경로.

연구는 또한 ] 이미지 품질 변에 초점을 맞추고 있습니다. 많은 딥러닝 모델은 ‐의 디스트리뷰션 입력 (예, artifacts, 특이한 환자 anatomy와 이미지)에 취약합니다. Monte Carlo Dropout 또는 깊은 앙상블과 같은 불확실한 추정 기술은 인간의 검토에 대한 낮은 ‐의 의논을 표시 할 수 있습니다. 이 추가는 임상 안전에 대한 특정한 배포를 추가합니다.