醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)表明：乳腺癌一直在女性中流行，發(fā)病率居女性惡性腫瘤的首位，是全世界女性死亡的致命原因。世衛(wèi)組織在近期的乳腺癌報(bào)告中指出：2020年，全世界有230萬(wàn)女性被診斷出患有乳腺癌，68.5萬(wàn)人死亡。截至2020年，在過(guò)去5年中，有780萬(wàn)活著的女性被診斷出患有乳腺癌。乳腺癌被稱(chēng)之為世上最常見(jiàn)的癌癥。早診斷早治療是目前的救治方式——在醫(yī)學(xué)成像中運(yùn)用ML可以有效做到更早的檢查出病癥。

由于早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌是恢復(fù)健康的唯一途徑，因此醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步可以很好地進(jìn)行救援。將深度學(xué)習(xí)集成到醫(yī)學(xué)圖像分析中已被證明是一種改變游戲規(guī)則的方式，可以克服癌癥治療期間出現(xiàn)的診斷挑戰(zhàn)。已明確開(kāi)發(fā)用于早期檢測(cè)乳腺癌癥狀的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)為及時(shí)準(zhǔn)確地篩查女性乳腺癌提供了重要幫助。

通過(guò)深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)分割精確檢測(cè)癌癥

醫(yī)學(xué)分割是將異常部分從標(biāo)準(zhǔn)部分中分割出來(lái)的過(guò)程。每個(gè)識(shí)別的區(qū)域代表它所屬的信息和區(qū)分異常的結(jié)構(gòu)元素。CAD模型中分割的主要目的是從乳房組織中進(jìn)行大塊分割。任何腫塊的存在都表明乳房X線照相術(shù)存在異常。腫塊異常的形狀、邊緣和強(qiáng)度有助于確定其性質(zhì)。圓形物體傾向于具有高強(qiáng)度，但它們可能難以定義。

訓(xùn)練一個(gè)醫(yī)療系統(tǒng)太復(fù)雜了，尤其是在構(gòu)建一個(gè)保證精度的ML模型時(shí)?；仡欋t(yī)療設(shè)備制造的歷史，很明顯，到目前為止，還沒(méi)有開(kāi)發(fā)出能夠達(dá)到100%準(zhǔn)確率的計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)。然而，隨著更多的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)注釋和標(biāo)記技術(shù)，開(kāi)發(fā)前衛(wèi)的AI醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)已經(jīng)成為可能。不幸的是，這些，不幸的是，這些模型可能無(wú)法保證100%的準(zhǔn)確性。然而，與舊的癌癥檢測(cè)方法相比，新的AI集成計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)可以顯示更精確的診斷結(jié)果。

基于計(jì)算機(jī)的癌癥診斷有多大幫助?

乳房X線照相術(shù)是與人工智能(AI)協(xié)同工作的醫(yī)學(xué)成像工具，已被證明對(duì)患有乳腺癌的人有治療幫助。

該工具在確保早期乳腺癌診斷方面反應(yīng)良好，從而減少了全世界死亡人數(shù)，特別是最大限度地減少了因乳腺癌而死亡的女性。然而，挑戰(zhàn)在于低輻射X射線產(chǎn)生的乳房X射線照片難以解釋?zhuān)绕涫窃诤Y查環(huán)境中。篩查的清晰度和準(zhǔn)確性取決于圖像質(zhì)量和圖像中可用的不明確證據(jù)。

放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)解讀數(shù)字乳房X線攝影具有挑戰(zhàn)性。因此，計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)技術(shù)可以通過(guò)經(jīng)濟(jì)有效地提高準(zhǔn)確率來(lái)幫助提高放射科醫(yī)師的表現(xiàn)。目前的研究重點(diǎn)是將ML(ML)整合到醫(yī)學(xué)成像中，并進(jìn)一步設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)基于AI的醫(yī)學(xué)成像和分析系統(tǒng)和技術(shù)，以檢測(cè)異常特征、對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，并為放射科醫(yī)生提供關(guān)于癌癥發(fā)展的輕微跡象的視覺(jué)證據(jù)在女性乳房中。

AI如何改善放射學(xué)實(shí)踐以提高精度?

基于計(jì)算機(jī)的方法更適用于乳房X線攝影中的質(zhì)量檢測(cè)、特征提取和分類(lèi)。所提出的CAD系統(tǒng)解決了幾個(gè)步驟：預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像分割、特征提取和分類(lèi)。盡管商業(yè)CAD系統(tǒng)使放射科醫(yī)生能夠識(shí)別乳腺癌檢測(cè)的細(xì)微跡象，但分類(lèi)仍然很困難。因此，基于AI的AI和ML模型具有開(kāi)發(fā)先進(jìn)癌癥診斷工具和技術(shù)的潛力，可以為醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，從而更可靠地檢測(cè)女性早期乳腺癌。

運(yùn)用基于AI的ML改進(jìn)癌癥診斷方法

為了診斷乳腺癌，醫(yī)生需要分析、表征和整合眾多臨床和乳房X線攝影變量，這可能是耗時(shí)、復(fù)雜且容易出錯(cuò)的。還有其他因素導(dǎo)致乳房X線攝影成像的陽(yáng)性預(yù)測(cè)值降低。易于訪問(wèn)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)注釋過(guò)程提供了動(dòng)力，以開(kāi)發(fā)基于AI的實(shí)用醫(yī)學(xué)成像設(shè)備。當(dāng)計(jì)算機(jī)模型被集成到放射圖像的解釋中時(shí)，可以提高解釋的準(zhǔn)確性。

因此，CAD模型有助于早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌并對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確分析，同時(shí)還可以檢測(cè)異常并識(shí)別其類(lèi)型。自1980年以來(lái)，由于對(duì)癌癥檢測(cè)的影響，已經(jīng)報(bào)道了幾種乳房X線攝影圖像的預(yù)處理方法。乳房X線攝影的預(yù)處理探討了為質(zhì)量改進(jìn)選擇重要參數(shù)會(huì)影響CAD系統(tǒng)的效率。

最后的想法

ML和醫(yī)學(xué)成像需要在相互交織的環(huán)境中工作，以便為放射科醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的乳腺癌檢測(cè)結(jié)果。尚未探索AI以開(kāi)發(fā)精確采購(gòu)的ML模型。ML和醫(yī)學(xué)成像是雙胞胎醫(yī)學(xué)和技術(shù)過(guò)程，需要齊頭并進(jìn)以帶來(lái)先進(jìn)的醫(yī)學(xué)實(shí)踐。

我們?cè)卺t(yī)學(xué)成像和癌癥診斷設(shè)備的前端看到的精度得到了準(zhǔn)確的后端流程的支持，例如收集正確的數(shù)據(jù)集以及注釋和標(biāo)記醫(yī)療數(shù)據(jù)集。對(duì)于保證醫(yī)療診斷結(jié)果準(zhǔn)確性的基于AI的醫(yī)療成像設(shè)備，必須觸及流程的核心，即運(yùn)用正確的注釋和標(biāo)記數(shù)據(jù)集為ML模型準(zhǔn)備正確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。