CT作為一種常見的檢查手段，相信不少老百姓均十分熟悉。而基于影像的自動分割技術能夠輔助醫(yī)生精確了解病灶的位置、大小以及與周圍血管、組織的關系，幫助疾病診斷、圖像引導手術以及醫(yī)學數據的可視化，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據。當前，能否實現(xiàn)全自動的、精準的病灶分割是決定醫(yī)學影像在臨床使用效果的關鍵。
近年來，深度神經網絡的快速發(fā)展使得許多先進的分割方法都取得了可喜的進展。但與肝臟、心臟等器官相比，腸道腫瘤的形態(tài)、位置的變化大，因此，腸道腫瘤的自動分割任務難度高。特別是結腸癌，因病灶分布范圍大、解剖結構復雜，一直未能實現(xiàn)有效的病灶自動分割，這一現(xiàn)狀嚴重制約了腸癌精準診療人工智能的臨床應用。
近日，中山大學附屬第六醫(yī)院結直腸肛門外科吳小劍團隊邁出了堅實的一步。他們在國際上率先實現(xiàn)了自主結腸癌病灶影像精準分割的人工智能臨床解決方案，源于其開發(fā)的結腸癌病灶自動精準分割的醫(yī)學影像人工智能弱監(jiān)督-半監(jiān)督框架(Segmentation Only Uses Sparse Annotations，SOUSA)。相關研究結果在醫(yī)學影像人工智能算法頂刊Medical Image Analysis（IF=13.828）發(fā)表。
Medical Image Analysis發(fā)表吳小劍教授團隊牽頭完成的研究成果
本研究由該院吳小劍教授團隊牽頭，聯(lián)合喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院鄒小廣教授團隊、上海人工智能實驗室協(xié)作完成。
其中，文章題為“Segmentation only uses sparse annotations: Unified weakly and semi-supervised learning in medical images”（只使用稀疏標注的病灶分割：醫(yī)學圖像的聯(lián)合弱學習和半監(jiān)督學習），該院吳小劍教授為最后通訊作者，喀地一院鄒小廣教授、上海交通大學張曉凡教授為共同通訊作者，該院高峰副研究員、鐘敏兒博士、孟曉春主任與喀地一院田序偉主任為共同第一作者，喀地一院馬依迪麗·尼加提主任等為共同作者。
基于CT影像的結腸癌病灶分割
據介紹，基于醫(yī)學影像的人工智能為腸癌個體化診療提供了巨大的可能性，已經有多項研究實現(xiàn)了病人的療效預測、術后復發(fā)風險評估，但這些應用無不依賴于精準的病灶分割。此次SOUSA技術的開發(fā)在國際上首次實現(xiàn)了結腸癌的自動分割，為加速腸癌人工智能精準診療的臨床應用奠定了基礎。自動化標準化的精準影像信息處理將有效地降低經濟、時間和人力成本，為精準診療的實施提供了重要的臨床依據，具備極大的臨床轉化應用前景。
本研究中，團隊在SOUSA框架中充分利用了弱監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習的優(yōu)勢，提高了人工智能的學習效率，減少了假陽性的預測，顯著提高了病灶分割的準確度。
SOUSA框架
團隊利用來自中山六院和喀地一院的923例有標注結腸癌CT影像和2670例無標注結腸癌CT影像作為SOUSA框架的訓練數據集，并利用417例結腸癌CT影像對SOUSA框架進行驗證，結果顯示其自動分割效果優(yōu)于現(xiàn)有的弱監(jiān)督和半監(jiān)督學習模型。與目前最先進的方法ICT (Verma et al.，2019)、不確定性感知(Yu et al.，2019)和自我訓練相比，SOUSA框架在每個數據比率上都達到了最佳性能。此外，當數據集的大小有限時，SOUSA框架的性能甚至與使用密集注釋的模型的性能相當。
對腸癌數據集使用不同方法的自動分割結果
受中山大學選派，自去年6月27日起，現(xiàn)任廣東省援疆醫(yī)療隊隊長、喀地一院院長、中山六院副院長吳小劍投身為期一年半的援疆工作。援疆期間，吳小劍立足當地學科建設，發(fā)揮該院團隊特長，以SOUSA框架這一粵喀合作成果切實助力喀地一院發(fā)展。
原文鏈接：
Feng Gao, et al. Segmentation Only Uses Sparse Annotations: Unified Weakly and Semi-Supervised Learning in Medical Images. Medical Image Analysis. Available online 17 June 2022. https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102515
(本報訊 通訊員：簡文楊、戴希安)
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