腾讯天衍实验室公布AI筛查宫颈癌新技术 辅助基层医生识别癌前病变

更新日期:2022年05月10日

       我国宫颈癌每年新发病例约10万例, 逝世人数约3万。在我国女人生殖体系恶性肿瘤中, 宫颈癌的发病率和逝世率均位居榜首。有用的筛查是削减乃至消除宫颈癌的重要行动。
       活检是宫颈癌终究确诊的金规范, 活检前的阴道镜查看则是判别是否需求进行活检, 以及承认活检方位的要害。
       曩昔, 对阴道镜成果的判别非常依靠医师的片面经历, 一旦呈现误判, 会直接耽搁许多患者在癌变前期或前期癌变阶段取得及时治疗。人工智能的参加为电子阴道镜查看带来了破题思路。算法结构晋级后的“腾讯觅影”AI电子阴道镜辅佐确诊体系, 可完成使用AI络绎不绝模仿医师读片进程, 进行阴道镜下癌前病变辅佐判读, 辅佐底层医师快速进行宫颈癌病变分级和活检核猜测,

有用进步阴道镜查看和活检确诊的精确率。相关研讨的论文获《BMCMedicine》《IEEETransactionsOnMedicalImaging》《MedicalImageAnalysis》及MICCAI等多个医学尖端期刊及会议录入。一起, 腾讯天衍试验室将进一步开放在智能阴道镜范畴堆集的研讨成果, 环绕活检猜测、病灶切割、病变分级等宫颈癌AI辅佐筛查中的痛点, 发动AI比赛, 期望招引更多的人工智能从业者重视宫颈癌早筛体系的开发, 助力提前完成消除宫颈癌的方针。“腾讯觅影”AI电子阴道镜辅佐确诊体系提出的深度学习结构腾讯天衍试验室提出的新模型, 使用图网络络绎不绝对医师临床确诊进程进行模仿, 并在图画输出特征上参加HPV和细胞学成果以进步宫颈癌病变分级的精度。另一方面, 模型运用U-Net对阴道镜图画中的病灶区域进行切割, 并使用YOLO网络对活检核进行猜测, 帮忙医师更精确地对患者进行活检采样。在宫颈癌筛查中, 阴道镜查看一般需求在敷过醋酸的宫颈上收集不一起间段(醋酸后约60s, 90s, 120s和150s)的四张图画。但是在获取图画进程中经常会产生子宫颈移位问题, 导致图画中宫颈方位不一致。腾讯天衍试验室提出了子宫颈检测网络, 可从整个图画中辨认出子宫颈的方位作为首要剖析区域。其次,

图画中的潜在病变区域一般需求被扩大调查, 导致病变区域的显现形状产生变化, 构成体系在进行图画剖析时无法辨认的问题。就此, 腾讯天衍试验室斑驳陆离了一种新的剖析机制——特征库。该特征库将整个骨干网视为一个特征池, 并从池中提取不同巨细份额的特征图画, 以从头校准图画。特征库的数据集还包括了原始(预醋酸)图画和醋酸后几个要害时刻的阴道镜图画编码特征。使用具有边际特征的图卷积网络(E-GCN)络绎不绝交融这些编码特征, 能够对比并剖析接连阴道镜图画, 更精确地标明不一起间节点图画之间的联系, 以充沛获取醋酸测验进程中所包括的如“白度持续时刻”等名贵信息,

尽可能地排除了仅针对单个醋酸后图画进行剖析的局限性。经过这一系列图网络络绎不绝, 腾讯天衍试验室开发的新AI模型, 对医师临床确诊进程进行模仿, 并在图画输出特征上参加HPV和细胞学成果, 有用地进步了宫颈癌病变分级的精度, 帮忙医师更精确地辨认出需求进行活检的患者。
       此外, 腾讯天衍试验室提出的新结构模型还运用了U-Net对阴道镜图画中的病灶区域进行切割, 并使用YOLO网络对活检核进行猜测, 为随后的活检供给指引。
       三万多张阴道镜查看图画由经历丰富的医学专家进行注释, 构成的数据集被用于练习和评价这一深度学习结构。试验成果标明, 晋级后的体系完成了超卓的分级精度,

不只优于现有算法, 还优于经历丰富的医师。为了处理多中心印象数据差异的问题, 一系列域习惯(domainadaptation)络绎不绝亦被使用在体系中, 对不同中心的阴道镜图片进行颜色与亮度上的一致, 然后进步了体系的全体泛化性。现在, 宫颈癌筛查斑驳陆离的是“三阶梯”法:榜首步, 医师会先用高敏感度的HPV病毒筛查或宫颈掉落细胞学查看(TCT或巴氏涂片)进行初筛检测;第二步, 初筛阳性患者将被转诊到阴道镜查看的环节, 依据阴道镜的查看成果, 医师将做出是否需求活检的决议, 并确认取活检的方位。第三步便是宫颈病理确诊。其间, 阴道镜查看是“要害一步”, 将很大程度上影响医师终究是否需求活检与取活检方位的确认。但是, 作为宫颈癌筛查流程中至关重要环节, 底层阴道镜查看的推行遭受了瓶颈:一方面我国懂得阴道镜查看和确诊的妇科医师资源缺乏, 我国有80万妇科医师, 但懂得阴道镜查看和确诊的医师缺乏1/20。另一方面, 阴道镜查看确诊与质控办理才能简单遭到医师片面经历的影响, 因为现在的阴道镜查看络绎不绝过多地依靠专家的片面经历, 短少合适筛查使用的质控办理及辅佐确诊功用, 临床医师对阴道镜查看成果的判别会受图画质量、宫颈方位等搅扰要素的影响, 判别过错构成的活检不妥, 会影响筛查的精确性。腾讯天衍试验室的研讨打破, 在辅佐医师进行宫颈疾病的确诊上有丰盈要价值。经过十几万份阴道镜图画的训练和验证, AI电子阴道镜辅佐确诊体系与病理学成果作为黄金规范的一致性达到了82.2%的高水平, 而且高于阴道镜专家65.9%的原始阴道镜解说。上述研讨标明, AI电子阴道镜辅佐确诊体系可有用帮忙底层医院阴道镜技师, 进步阴道镜技师治疗水准, 缩小三级医院与底层医院之间的确诊才能距离, 进步宫颈癌筛查质量。

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