AI輔助檢測(cè)腦動(dòng)脈瘤,華為云聯(lián)合論文登上放射學(xué)頂級(jí)期刊
日前,放射學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊Radiology(《放射學(xué)》)發(fā)表了華為云EI創(chuàng)新孵化Lab、華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科聯(lián)合團(tuán)隊(duì)最新研究成果:AI算法檢測(cè)動(dòng)脈瘤靈敏度高達(dá)97.5%,幫助醫(yī)生臨床診斷靈敏度提升約10個(gè)百分點(diǎn),漏診率降低5個(gè)百分點(diǎn)。
Radiology發(fā)布華為云、華中科技大學(xué)等聯(lián)合醫(yī)療研究成果
腦動(dòng)脈瘤是大腦中血管的弱化區(qū)域,位居腦血管疾病病因中的Top3位置,存在滲漏或破裂風(fēng)險(xiǎn),有時(shí)甚至?xí)旅。?dòng)脈瘤破裂的風(fēng)險(xiǎn)取決于動(dòng)脈瘤的大小、形狀和位置,因此腦動(dòng)脈瘤的檢測(cè)和特征提取是指導(dǎo)治療的關(guān)鍵。
CT血管造影成像(CTA)是目前評(píng)估顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的主要影像學(xué)檢查手段,但是由于腦動(dòng)脈瘤體積小和顱內(nèi)血管的復(fù)雜性,即使專業(yè)的放射學(xué)專家進(jìn)行診斷也需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,一些小動(dòng)脈瘤還可能被遺漏。
華為云EI創(chuàng)新孵化Lab聯(lián)合華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院(武漢協(xié)和醫(yī)院)放射科運(yùn)用一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts開發(fā)了一套基于CTA影像的全自動(dòng)化、高度敏感的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法。算法輸出會(huì)給出動(dòng)脈瘤存在概率、動(dòng)脈瘤位置以及直徑大小等信息,并在CTA原始圖像上勾畫出可疑的動(dòng)脈瘤。
華為云聯(lián)合團(tuán)隊(duì)基于一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts訓(xùn)練模型,并用534張CT血管造影數(shù)據(jù)集測(cè)試,其中包括649個(gè)動(dòng)脈瘤。
從數(shù)據(jù)來看,該算法檢測(cè)出了649個(gè)腦動(dòng)脈瘤中的633個(gè),靈敏度達(dá)97.5%。研究還發(fā)現(xiàn)了在最初的臨床評(píng)估中被忽略的8個(gè)新動(dòng)脈瘤,這8個(gè)動(dòng)脈瘤有6個(gè)直徑小于3mm,2個(gè)在3-5mm之間,說明算法對(duì)于微小動(dòng)脈瘤也具有非常好的性能。
參與該聯(lián)合項(xiàng)目的武漢協(xié)和醫(yī)院放射科專家龍茜博士表示:“深度學(xué)習(xí)算法在檢測(cè)動(dòng)脈瘤方面表現(xiàn)出了出色的性能。我們發(fā)現(xiàn)在最初的臨床診斷報(bào)告中被忽略的極少數(shù)動(dòng)脈瘤,被深度學(xué)習(xí)算法成功地識(shí)別出來了。”
同時(shí),在另外一個(gè)400例的外部數(shù)據(jù)集驗(yàn)證結(jié)果顯示,在有算法協(xié)助的情形下,放射科醫(yī)生在診斷效率和診斷準(zhǔn)確率方面的表現(xiàn)都有提升,特別是對(duì)那些經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生進(jìn)步最明顯。有AI輔助的情況下,放射科醫(yī)生腦動(dòng)脈瘤臨床診斷靈敏度提升約10個(gè)百分點(diǎn),漏診率降低5個(gè)百分點(diǎn)。
近年來,華為云EI創(chuàng)新孵化Lab重點(diǎn)投入聚焦解決醫(yī)療領(lǐng)域的重大技術(shù)難題,相關(guān)論文被醫(yī)療頂會(huì)頂刊收錄,在多個(gè)權(quán)威挑戰(zhàn)賽事上如LUNA-2016、HC-2018、ISLES-2018 、MICCAI2019、MICCAI2020等獲得業(yè)界領(lǐng)先水平,研究成果涉及宮頸癌篩查、腦中風(fēng)分割、心室分割、平片診斷報(bào)告自動(dòng)生成、新冠肺炎篩查、動(dòng)脈瘤檢測(cè)等領(lǐng)域。

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