Fotomoner Nodules'in Ekranda Nasıl Otomatik Olarak İncelenmesi

Lung kanseri dünya çapında kanserle ilgili ölümlerin öncü nedeni olarak kalır, Ulusal Lung Ekran denemesi (NLST) ve NELSON'un yaygın olarak kabul edilmesi, akciğer kanseri taraması için önemli bir azalma göstermiştir, ancak bu programların başarısı büyük ölçüde yüksek çözünürlükte yapılan yüksek çözünürlükte yapılan büyük bir şişeye giriş yaptı.

Derin öğrenme, yapay zekanın sofistike bir alt kümesi, bu klinik meydan okuma için güçlü bir çözüm olarak ortaya çıktı.Süresel olmayan nodules'ı hızlandıran bir hız, doğruluk ve tutarlılık, temel olarak akciğer kanseri taramasını güçlendiren teknoloji, araştırma laboratuvarlarından klinik iş akışlarına hızla ilerliyor.

Erken Lung Kanser Tespiti için Klinik Imperative

Yaygın tarama için rasyonel açıktır. akciğer kanseri erken bir aşamada tespit edildiğinde (Stage I), akciğer kanserinde beş yıllık hayatta kalma oranı yaklaşık% 60'dır. Bu oran, ABD'de yüksek riskli popülasyonlar için tespit edilen kanserlerin %10'unu aşağıda bulur.

Bu açık faydaya rağmen, ölçekdeki tarama programlarının uygulanması tartışmalıdır. birincil zorluklardan biri olumlu bulgulara yüksek orandadır. Tüm tarama sınavlarının yaklaşık% 25'i başlangıçta olumlu olarak sınıflandırıldı, ancak bunların büyük çoğunluğu nihayetinde yanlış pozitif olmaya karar verdi.Bu yanlış pozitif bulgulardan biri hastaların gereksiz radyasyona maruz kalmaması, invaziv prosedürler ve önemli bir endişe.

Manual Geleneksel Bilgisayarlı Tespit (CAD) için Okunuyor

Derin öğrenmenin gelişinden önce, radyologlar için birincil teknolojik yardım geleneksel bilgisayar destekli algılama (CAD) ve kenar gradyanları teoride umut verici olsa da, bu erken CAD sistemleri yüksek yanlış pozitif fiyatlarla rahatsız edildi.

Bu zavallı spesifikity, teknolojideki ilk nesil CAD'nin güvenini zayıflatır. Verimlilik, geleneksel CAD genellikle karmaşık iş akışını bozdu, radyologları değerli zaman ayırmayı gerekli bulguların reddedilmesini talep etti. Sonuç olarak, CT için ilk nesil CAD'nin klinik kabul edilmesi sınırlıydı. temel sınırlama, bu sistemler öğrenemedi; sadece programcıları tarafından yaratılan katı, önceden tanımlanmış olan katı, önceden tanımlanmış olan kuralları uygulayabilirlerdi.

Derin Öğrenme: Özel Ekstraksiyonda Paradigm Shift

Derin öğrenme, bilgisayarların tıbbi görüntüleri nasıl yorumladığı konusunda temel bir paradigma değişikliği temsil eder. el kodlanmış kurallara güvenmek yerine, derin öğrenme modelleri, özellikle de convolutional sinir ağları (CNNs), verileri doğrudan tanımlamak için öğrenir. A CNN, bir etiketli CT görüntülerinin tahmin edicisi üzerinde eğitilmiştir, uzman radyologların bu eğitim sürecinde her düğümün yerini ve sınırlarını titizlikle bir şekilde titiz bir şekilde düzeltmiştir.

Ağın alt tabakaları, kenarlar, köşeler ve blobs gibi basit özellikleri tespit etmeyi öğrenir. Deeper katmanları, dokular, uzaysal ilişkiler gibi daha karmaşık desenleri tanımayı ve sonunda, insan gözü veya geleneksel algoritmaların tam morfolojisini öğrenme yeteneği.

CT taramalarının doğal olarak hacimsel olduğu göz önüne alındığında, araştırmacılar 2D CNN'den 3D CNN'e kadar hızla taşındılar. A 2D CNN, küçük nodules veya buacent arası sürekliliği tespit etmek için özellikle önemlidir. 3D context doğru sınıflandırma için kritiktir.

Nodule Tespit için Anahtar Derin Öğrenme Mimarileri

Bazı derin öğrenme mimarileri, pulmoner nodule algılama boru hattı için büyük bir başarı ile adapte edilmiştir. Mimarlık seçimi genellikle kanaldaki belirli adımlara bağlıdır, aday kuşak, yanlış pozitif azaltma veya segmentasyon olup olmadığı.

Pulmonary Nodule Tespit için Derin Öğrenme Borusu

Üretim kodlama sistemi genellikle yapılandırılmış bir boru hattı takip eder. Bu boru hattı hem hassas hem de spesifikiteyi klinik kullanılabilirliği sürdürürken en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır.

  1. [FONT:0]Data Acquisition and Pre processinging:[Dönetici:[Dönetici:0)Depresyon ve Preprocessing:[[Dönetici: 0, 1mm x 1mm)) Bir akciğer penceresini normalize etmek için standartlaştırır (özellikle de - 1200 ve HU) ve bazen kol ve medyastinumunu dışlamak için otomatik bir akciğer segmenti yeniden yapılır.
  2. [FONT:0)Candidate Generation (Yüksek Hassasiyet): ) Modeli, yakın zamanda hassaslığa ulaşmak için optimize edilmiştir. Bu aşamada, amaç sıfır nodules kaçırmaktır. algoritma, binlerce aday bölgesine sahip tüm akciğer hacmini taramaktadır.
  3. [FONT:0]False Pozitif Azımı (Yüksek Özellik): [Dönetici: [Dönetici: 1) Önceki adımda üretilen adaylar daha karmaşık, hesaplamalı pahalı sınıflandırıcı bir şekilde, doğrulanmış bir model, özellikle %90'ın üzerinde hassasiyetleri ayırt etmek için eğitilmiştir.
  4. [FONT=0)Kırlık ve MLOSD Risk Scoring: Bir kez nodule doğrulanırsa, sistem bir malignite riski puanı alır. Bu, görüntüleme aralıkları veya biyo-RADS (Lung Görüntüleme Raporlama ve Data System) gibi klinik kılavuzlarla uyumlu bir çift sınıflandırma olabilir.

Eğitimdeki Kamu Veri kümelerinin Rolü Robust Modelleri

Bu alanda hızlı ilerleme, kamuya açık olarak mevcut olmadan mümkün olmazdı, Ulusal Kanser Enstitüsü'nden yüksek kaliteli bir veri setleri.TheDANFLT:0)Lung Image Database Consortium ve Image Database Resource Initiative (LIDC-IDRI))[Döneticileri insan yorumunda yakalamaya yardımcı olur ve eğitim modellerinden zengin bir zemin gerçeği sağlar.

[FONT=0]LUNA16 (LUng Nodule Analysis 2016) meydan okuma[Dönetici: 1 ), değerlendirme çerçevesini standartlaştırma ile yapılır.Farklı algoritmaları karşılaştırır, katılımcıların kontrol edilen ortamlardaki sonuçları sunmaları için açık bir öğrenme kriteri sağladı. LUNA16, nodule algılama sistemlerini değerlendirmek için de facto standart haline geldi, rekabet ve inovasyonu değerlendirmek için.

Performansı Evaluating Performance: Klinik Ayarlardaki Toplar

Klinik kullanım için derin bir öğrenme modelinin performansını değerlendirmek basit doğruluk ötesinde hareket etmek gerekir. Çeşitli anahtar ölçümler gerçek dünya için hazırlığını değerlendirmek için kullanılır.

Radyoloji İş Akışları ile Derin Öğrenmeyi Bütünleştirmek

Derin öğrenmenin nihai değeri sadece radyologun mevcut iş akışına sorunsuz bir şekilde entegre edildiğinde gerçekleşir.En başarılı uygulamalar akıllı bir asistan olarak işlev görür, eklemeden insan performansını arttırır.Bu entegrasyon genellikle Radiology Information System (RIS) ve Picture Archiving ve İletişim Sistemi (PACS) ile gerçekleşir.

Birkaç ortak entegrasyon paradigması vardır.Şerefli bir şekilde: 0,2.Aptalın (düşün) modeli, AI'nın taramayı otomatik olarak analiz ettiği gibi, radyologun ilk raporuna kıyasla, AI'nın bulguları, en iyi görüntüleyicileri kullanarak tekrar gözden geçirme olasılığına işaret eden bir şekilde görüntülenen radyolog tarafından görüntüleniyor.InurFLT:2Concurrent-reader)

Başarılı olmak için, kullanıcı arayüzü sezgisel olmalıdır. Sonuçlar tek bir tıklama ile AI'nın bulgularını doğru bir şekilde göstermeli, radyologda yer, büyüklüğü ve yanlış teşhis olasılığı azaltmalıdır. Sistem, radyologun kabul etmesine veya değiştirmesine izin vermelidir.

Sınırlamalar ve Yol İlerisini Tehdit Etmek

Son derece vaatlerine rağmen, akciğer kanseri taramalarında derin öğrenmenin dağıtımı önemli zorluklar olmadan değildir. En acil sorunlardan biri farklı satıcılardan (GE, Siemens, Canon, Philips) eğitim almak için, çok sayıda site üzerinden toplanan çok sayıda veri kümesi üzerinde eğitim gerektirir.

[FONT=0] Sorumluluk [Döneticilik[Döneticilik[Dönetici:0) Bu, görüntünün en önemli olduğunu gösteren ısımaps'ı kısmen ele alabilir. Bu araçlar modelin kendi kararlarına odaklanmasına yardımcı olur.

ABD'de FDA, yeni veriler üzerinde yeniden eğitim gören, her bir 510 (k) teslim olmadan sürekli iyileştirme sağlamak için büyüyen bir dizi AI tabanlı bilgisayar tabanlı bir dizi algoritmaları temizledi.

Son olarak,FL:0) Farklı ırksal önyargıya karşı (Dönetici) önemli bir endişedir. Bir model, özellikle de bir demografik gruptan veri üzerinde eğitilmişse, performans diğer popülasyonlarda önemli ölçüde daha kötü olabilir. Farklı ırksal, etnik ve sosyoekonomik gruplar arasındaki doğrulama, AI-accelerated taramanın faydalarını sağlamak için gereklidir.

Future Yol Tarifi

Akciğer kanseri taramasındaki derin öğrenme geleceği, daha basit bir algılamanın ötesine uzanır.ETHFLT:0) Uzun analiz[[Dönetici: 1) Aktif araştırmalarda yardımcı olan AI sistemleri otomatik olarak bir hastanın mevcut CT taramasını zamanında, tam olarak ölçümsüz büyüme veya istikrarla kaydetmek için geliştirilir ve bu yetenek agresif malgnancilerden farklı olarak kritiktir.

Başka bir umut verici yön şu:0)multi-task öğrenme). Sadece klinik verilerle görüntülemenin uygulanması yerine, gelecekteki modeller koroner arterini değerlendirecek ve emphysema ciddiyetini, kemik mineral yoğunluğunu değerlendirecek ve diğer olay bulguları tespit edecektir.Bu, sadece genetik bir davranışı ve biyomarkers (a field olarak bilinen bir alan) biyolojik davranışı tahmin etmek için kapsamlı bir sağlık değerlendirme sağlar.

Bu teknolojiler olgun olmaya devam ettikçe, radyologun rolü evrimleşecektir. birincil algılamanın yükü giderek AI'ya kayacak, klinik korelasyonun daha yüksek sipariş bilişsel görevlerine odaklanmak için doktor serbest bırakacaktır, ayırıcı tanı, hasta iletişimi ve kişiselleştirilmiş yönetim planlaması. Deep learning is not about INGing the radiolog out of a job; it is about protect to provide more correct, and more detailed care to the patients who need it most.