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醫(yī)藥網(wǎng)8月10日訊　復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院感染科主任張文宏教授曾提及,，醫(yī)療人工智能最為成熟的智能影像識別（CT圖像識別）在防疫中做出了重要貢獻(xiàn),。

 

他認(rèn)為,，AI在醫(yī)療機構(gòu)的應(yīng)用，在檢測體系的應(yīng)用,，歸根結(jié)底是線下和線上數(shù)據(jù)融合,，并能夠為公共衛(wèi)生系統(tǒng)提供實時預(yù)警。

 

受到集中于2016-2017年人工智能投資熱潮的影響的結(jié)果,，至少多達(dá)70-80家的企業(yè)參與智能醫(yī)學(xué)影像研發(fā),，但真正能實現(xiàn)技術(shù)落地的企業(yè)卻是屈指可數(shù),。

 

此前，GE醫(yī)療首款人工智能CT設(shè)備APEX CT正式推出,，配合GE獨有的全數(shù)控QUANTIXTM高能球管,，搭載了通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出的人工智能CT圖像處理技術(shù)TrueFidelityTM，讓每一次掃描都能獲得以往CT設(shè)備無法比擬的高清圖像質(zhì)量,。

 

對于醫(yī)生來說,，越高像素的成像、還原真實的效果越好,，就好比千萬像素攝像頭捕捉到的,、還原真實的效果，為醫(yī)生提供更有利于精準(zhǔn)診斷的信息,。

 

對患者而言,，一個是輻射更低、更安全,，一個是醫(yī)生診斷更精準(zhǔn),、減少漏診的可能性，患者更安心,。

 

相比傳統(tǒng)CT圖像對腹部檢查一般都選擇5mm厚層重建,，TrueFidelity可對任意體型任意部位的檢查進(jìn)行0.625mm的薄層圖像重建，真實還原圖像的解剖細(xì)節(jié)和紋理,，提高微小病灶的發(fā)現(xiàn)幾率,，有助于早診早治，極大提高醫(yī)生的診斷信心,。

 

尤其是對于天然對比度低的組織結(jié)構(gòu),，比如腹部成像，TrueFidelity的診斷優(yōu)勢尤為明顯,，并為臨床診斷帶來了顯著突破,。

 

在四川大學(xué)華西醫(yī)院提供的臨床測試中，應(yīng)用了TrueFidelity的圖像下完全達(dá)到了常規(guī)的診斷標(biāo)準(zhǔn),，解決了超低劑量CT掃描導(dǎo)致的噪聲太大無法診斷的問題,，且最低只需10%的輻射劑量，就得到了TrueFidelity真理圖像,。

 

 

北京兒童醫(yī)院的測試病例也顯示,，經(jīng)過TrueFidelity，任意掃描0.625mm薄層重建,，空間分辨率能提高8倍,，1.25mm微小病灶檢出率提升50%，最終額外發(fā)現(xiàn)了3個之前看不到的微小病灶。

 

 

10年迭代,，AI技術(shù)的創(chuàng)新訴求

 

長久以來,，CT射線的潛在風(fēng)險始終是醫(yī)療專家和患者最為擔(dān)憂的，如何平衡圖像質(zhì)量和輻射劑量是CT影像發(fā)展永恒的兩難,。

 

因為,，CT照出來的片子并不是直接投射出來的，而是經(jīng)過復(fù)雜的設(shè)備,，從不同的角度掃描人體之后,，必須再借助計算機的處理形成紋理，醫(yī)生才有讀懂它的可能,。

 

其中的關(guān)鍵就是計算機處理這些數(shù)據(jù)的方式——算法,。

 

因此，而重建算法的出現(xiàn)與不斷升級,，就是為了更好地解決這個問題,。

 

第一代CT圖像FBP算法的缺陷是，如果射線量不足,，算法重建下的圖像質(zhì)量就會明顯降低,，但射線量過高，對患者的輻射損傷太大,。

 

第二代CT圖像算法可以在射線劑量低的條件下,，通過算法彌補射線信號的不足，但圖像中的高頻信息會被扭曲和丟失,，就好像用美顏相機過度磨皮，圖像的真實性難以判斷,，給醫(yī)生的精準(zhǔn)診斷加大了難度,。

 

迭代算法推出10年來，一直在不斷改進(jìn),，但由于其自身的局限性,，醫(yī)生的接受度并不理想，在實際工作中的使用頻次也并不高,。

 

尤其是近年來,，越來越多的證據(jù)表明，迭代算法存在的局限性在臨床上表現(xiàn)得愈發(fā)明顯,。

 

特別是低對比度的診斷任務(wù),，如肝轉(zhuǎn)移或胰腺占位性病變的檢出，迭代算法會導(dǎo)致低對比度結(jié)構(gòu)的空間分辨率下降,，降低病灶的可檢測性,。

 

為此，如何實現(xiàn)低劑量、低噪聲,、自然紋理的三者兼得,，成為彼時CT重建算法亟待突破的一大瓶頸。

 

低劑量,、低噪聲,、真實圖像紋理三者兼得

 

雖然高端CT設(shè)備通過一系列硬件的提升，加之影像重建技術(shù)的優(yōu)化,，不斷改善了診斷效能,，但始終無法突破影像過度平滑的技術(shù)限制。

 

GE醫(yī)療深耕CT領(lǐng)域40年,，不斷積累經(jīng)驗的同時進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,，如今更是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出了人工智能CT圖像處理技術(shù)打破此前的迭代算法限制。

 

不同于其他深度學(xué)習(xí)算法以迭代圖像作為訓(xùn)練目標(biāo),，GE醫(yī)療使用的是高質(zhì)量,、高劑量的FBP圖像來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是醫(yī)生口中的“ground truth”作為訓(xùn)練集,，極大保證了最終訓(xùn)練結(jié)果的準(zhǔn)確度,，可將低劑量的CT掃描數(shù)據(jù)還原成高質(zhì)量的FBP圖像。

 

傳統(tǒng)基于機器學(xué)習(xí)的迭代算法,，高度依賴專家經(jīng)驗,，需要人工設(shè)計模型和確定、優(yōu)化提取特征,，對提取數(shù)量也有一定限制,，不能超過人腦處理的極限，否則模型的準(zhǔn)確性也會達(dá)到瓶頸,。

 

然而基于深度學(xué)習(xí)的重建算法,，無需人為操作，自動優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，可調(diào)節(jié)的參數(shù)也是迭代算法的一萬倍,，并基于大量極端和案件案例作為驗證數(shù)據(jù)集，保證模型的泛化準(zhǔn)確性,。

 

且隨著數(shù)據(jù)量的增加,，模型準(zhǔn)確性不斷提升，重建速度可適用于常規(guī)和急診需求,，不會因去除噪聲而導(dǎo)致微小病灶遺漏,。

 

深度學(xué)習(xí)重建算法的出現(xiàn)，可謂完美地解決了一直困擾CT的難題,，能夠?qū)崿F(xiàn)低劑量,、低噪聲和真實圖像紋理三者兼得,。

 

通過這種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練開發(fā)出的人工智能CT圖像處理技術(shù)TrueFidelity，是經(jīng)FDA批準(zhǔn)的業(yè)界首個還原原始圖像的深度學(xué)習(xí)CT影像重建算法,。

 

一直以來,，醫(yī)學(xué)的真諦，就是透過表象,，看到真理,，而人工智能等科學(xué)技術(shù)手段，正是撬開真理大門的鑰匙,。

 

以TrueFidelity為代表的深度學(xué)習(xí)重建算法,，突破了醫(yī)學(xué)影像始終無法突圍的重建算法門檻，開啟了CT技術(shù)人工智能元年,，更為人類打開了通往精準(zhǔn)醫(yī)療的捷徑,，為更智能、更精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)影像診斷開創(chuàng)了無限可能,。