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背景：7月28日，騰訊云在北京舉辦云+社區(qū)沙龍，邀請(qǐng)來自騰訊與四川云檢科技的五位AI技術(shù)專家，分享他們在專業(yè)領(lǐng)域的AI開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，幫助開發(fā)者在具體行業(yè)場景中實(shí)踐AI技術(shù)。本文根據(jù)江鋮在【7.28日騰訊云+社區(qū)技術(shù)沙龍-AI技術(shù)全面場景化落地實(shí)踐】現(xiàn)場演講內(nèi)容整理而成。

講師介紹

江鋮，武漢大學(xué)博士，法國傅里葉大學(xué)博士后，騰訊AI醫(yī)療中心高級(jí)工程師。研究方向主要為乳腺癌鉬靶和病理AI學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建。

本次分享大綱：

1.AI乳腺癌診斷的研究背景

2.乳腺鉬靶AI診斷系統(tǒng)

3.乳腺病理、核磁共振和超聲研究

4.總結(jié)

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AI乳腺癌診斷的研究背景

隨著時(shí)代的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們的健康意識(shí)日益提高，同時(shí)伴隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI醫(yī)療理所應(yīng)當(dāng)?shù)爻蔀榱嘶ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)的風(fēng)口，值此之際，騰訊推出了騰訊覓影，目前已經(jīng)涵蓋了食管癌、肺癌、乳腺癌、結(jié)腸癌、宮頸癌和糖尿病性視網(wǎng)膜病變。

為什么研究乳腺癌？

開展乳腺癌方向的研究簡單來說主要基于兩方面的原因，一是對(duì)于女性來說乳腺癌是所有惡性腫瘤當(dāng)中發(fā)病率最高的一種，在國內(nèi)約占全部惡性腫瘤的17%左右，正嚴(yán)重危害著女性的健康；二是乳腺癌雖然發(fā)病率很高，但如果在較早期發(fā)現(xiàn)，治愈的可能性非常高。相對(duì)美國來說，我國的五年生存率還較低，這主要是因?yàn)橹袊丝诨鶖?shù)過多，有經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生較為缺乏，使得大范圍早篩困難重重，騰訊覓影發(fā)布的AI乳腺癌診斷系統(tǒng)能夠有效緩解這一矛盾，最大限度地幫助患者和醫(yī)生。?

AI乳腺癌一體化診療系統(tǒng)

現(xiàn)在對(duì)乳腺癌的診斷主要依賴超聲、鉬靶、核磁共振、病理和基因等，對(duì)于一般的三甲醫(yī)院，通常先使用鉬靶進(jìn)行篩查，如果無法定性，會(huì)要求病人進(jìn)一步進(jìn)行超聲和核磁共振檢查，如果出現(xiàn)疑似惡性的情況，將進(jìn)行病理穿刺檢查，并對(duì)是否癌變，惡性程度以及分子分型做出判斷。

我們的目標(biāo)是能夠把這些數(shù)據(jù)模態(tài)有機(jī)地結(jié)合起來，形成一個(gè)完整的體系，從而提高乳腺癌的診療技術(shù)。由于其中最主流和有效的篩查診斷方式是鉬靶，因此我們在這方面的研究開展最早，目前騰訊的AI鉬靶乳腺癌診斷系統(tǒng)已經(jīng)對(duì)外發(fā)布，并已經(jīng)在30多家三甲醫(yī)院落地試用。

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乳腺鉬靶AI診斷系統(tǒng)

1.目標(biāo)功能

乳腺鉬靶診斷系統(tǒng)主要包含三方面的目標(biāo)功能。第一是實(shí)現(xiàn)了疑似病灶的定位；第二是給出了乳房的良惡性判定；第三是能夠自動(dòng)生成影像報(bào)告。這些功能的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)和醫(yī)生的相互配合，減少誤診率和漏診率，并且隨著模型的不斷優(yōu)化可以逐步地降低醫(yī)生的勞動(dòng)強(qiáng)度。

2. 技術(shù)框架

這三方面的目標(biāo)功能是如何實(shí)現(xiàn)的呢？這主要基于一個(gè)包含三個(gè)維度的技術(shù)框架。其中架構(gòu)前端是鉬靶影像的前處理層；中間層是AI學(xué)習(xí)模型；最后是通過醫(yī)生反饋對(duì)前兩部分進(jìn)行的動(dòng)態(tài)更新層。

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在前處理層，主要是對(duì)不同廠商（例如西門子、Hologic、GE）設(shè)備進(jìn)行窗寬窗位的歸一化適配，使得輸入后續(xù)算法的數(shù)據(jù)具有盡可能類似的風(fēng)格。另外，會(huì)結(jié)合醫(yī)生的看片經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于可能的異常區(qū)域進(jìn)行ROI提取，以盡可能地減少不相關(guān)信息的干擾。

在中間層，我們?yōu)榱巳橄侔┿f靶檢查而重新設(shè)計(jì)了全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型TMuNet，該網(wǎng)絡(luò)包含四個(gè)方面的特點(diǎn)。第一是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輸入通常都是單圖輸入，而現(xiàn)在的方案可實(shí)現(xiàn)對(duì)左右乳CC位和MLO位進(jìn)行對(duì)比的四張圖同時(shí)輸入；第二是采用多尺度網(wǎng)絡(luò)，使得圖片輸入網(wǎng)絡(luò)前不需要進(jìn)行縮放；第三是漸進(jìn)式的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，這種方式類似大腦學(xué)習(xí)過程，它把疑難問題分解后逐層解決，在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)由局部到整體，由單幅圖像到多幅圖像；第四是自步學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方式，類似于大腦由易到難的學(xué)習(xí)方式，先將訓(xùn)練的樣本按難易程度進(jìn)行分類，在訓(xùn)練過程當(dāng)中由易到難地逐步把樣本加進(jìn)去，對(duì)模型進(jìn)行多輪訓(xùn)練，這可以讓模型達(dá)到最好的效果。

3.當(dāng)前精度

在三層技術(shù)框架下，通過對(duì)各項(xiàng)技術(shù)合理的組織和運(yùn)用，系統(tǒng)達(dá)到了業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的水平。在我們的工作經(jīng)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)疑難病例的數(shù)量和種類能在很大程度上決定AI系統(tǒng)的上限。因此，我們非常注重?cái)?shù)據(jù)集的運(yùn)營，對(duì)于部分難例，我們會(huì)請(qǐng)專家進(jìn)行標(biāo)注或者利用病理和其他模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉確認(rèn)。

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乳腺病理、核磁共振和超聲研究

1.乳腺病理

目前乳腺癌病理研究主要解決兩方面問題，第一是組織學(xué)分級(jí)，即定義腫瘤惡性的程度，它主要依據(jù)核分裂計(jì)數(shù)、核多形性打分、腺管形成程度三項(xiàng)內(nèi)容；第二是免疫組化，使用不同染色片進(jìn)行分子分型研究。目前研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)完成了有絲分裂技術(shù)方面的研究，并已經(jīng)開展對(duì)于KI-67和HER2染色片的研究工作。對(duì)于已經(jīng)完成的有絲分裂檢測部分，在學(xué)術(shù)界TUPAC專業(yè)比賽上，之前的冠軍F1 score分值為0.73，而我們的系統(tǒng)可以達(dá)到0.82，有很大程度的提升。精度的提升主要?dú)w功于三方面的技術(shù)。第一點(diǎn)是使用了難例挖掘方式，采用多輪迭代方式然后在每一輪次對(duì)樣本進(jìn)行整理，由專家確認(rèn)較難的標(biāo)注，再放入樣本集中強(qiáng)化訓(xùn)練；第二點(diǎn)是圖像的歸一化，通過使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)將圖像做歸一化，達(dá)到提升；第三點(diǎn)是在速度上改進(jìn)，拋棄原始計(jì)算機(jī)視覺中將一整幅圖切分的方式，采用共享計(jì)算和模型壓縮的效果，讓一幅病理片可以達(dá)到0.5秒以內(nèi)的處理速度，基本上接近于實(shí)時(shí)。

2.核磁共振和超聲

對(duì)于乳腺M(fèi)RI，有多種3D數(shù)據(jù)模態(tài)，而對(duì)于病灶的標(biāo)注依然是所有研究工作的基礎(chǔ)。目前研究團(tuán)隊(duì)推出了一種半自動(dòng)標(biāo)注工具，通過構(gòu)造一個(gè)半自動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將醫(yī)生手工信息融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輔助分割病灶，此標(biāo)注工具可以大大加速病灶的標(biāo)注，由純?nèi)斯さ膸资昼娞嵘?分鐘的水平。在乳腺超聲方面，我們正在開展數(shù)據(jù)收集工作，并與此同時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)研工作。

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總結(jié)

通過乳腺癌AI診斷系統(tǒng)的研發(fā)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)對(duì)于樣本的選擇和標(biāo)記，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，訓(xùn)練方法和技巧等都有了較深的積淀。乳腺樣本庫也在不斷的豐富和擴(kuò)展中，大量的疑難病例被逐步加入，一步步地構(gòu)建著產(chǎn)品的護(hù)城河。在各模態(tài)數(shù)據(jù)研究逐漸成熟之后，我們的最終目標(biāo)是將多個(gè)模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)高精度診斷和個(gè)性化的服務(wù)，這將極大地造福患者和醫(yī)生。

在公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“乳腺癌AI”可獲得本次沙龍上分享的PPT。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的拯救乳房：乳腺癌AI诊断系统的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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