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中科院:乙肝纖維化臨床智能診斷獲新突破

   日期:2018-05-04     瀏覽:133    
核心提示:發(fā)布日期:2018-05-03 圖片來源:16sucai   本文轉(zhuǎn)載自“自動(dòng)

發(fā)布日期:2018-05-03

圖片來源:16sucai

  本文轉(zhuǎn)載自“自動(dòng)化研究所 ”,原標(biāo)題:乙肝纖維化臨床智能診斷獲新突破。

  我國擁有近一億的乙型肝炎病毒攜帶者,并占有全球超過50%的慢性乙肝患者,這長(zhǎng)期成為我國嚴(yán)重的公共醫(yī)療衛(wèi)生問題乃至社會(huì)問題。肝纖維化是慢性乙肝患者向肝硬化、肝癌逐步發(fā)展的病理學(xué)表現(xiàn),其精準(zhǔn)分期診斷是臨床監(jiān)視、治療決策和預(yù)后評(píng)估的重要依據(jù)。然而,臨床對(duì)于肝纖維化分期依賴于肝臟活組織穿刺檢測(cè)。該方法不僅對(duì)患者具有身體創(chuàng)傷、副作用明顯,而且難以重復(fù)使用,無法長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)監(jiān)視患者病情的發(fā)展。因此,乙肝患者的臨床診療一直在尋求無創(chuàng)的影像學(xué)方法實(shí)現(xiàn)肝纖維化的精準(zhǔn)分期。

  針對(duì)這一臨床挑戰(zhàn)性問題,中科院分子影像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室通過多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新,將影像組學(xué)領(lǐng)域中基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)人工智能分析技術(shù),應(yīng)用于超聲彈性成像的計(jì)算機(jī)輔助診斷。通過相關(guān)模型和算法的定制化設(shè)計(jì),使其能夠基于超聲彈性圖像,無創(chuàng)、智能化分期診斷患者的肝纖維化程度,從而輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)乙肝患者的個(gè)性化治療決策。相關(guān)方法由中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院和中國人民解放軍總醫(yī)院牽頭,開展了多中心、前瞻性臨床試驗(yàn)驗(yàn)證。在全國12家醫(yī)院共計(jì)入組398例乙肝患者,采集約2000張超聲彈性圖像,并以相應(yīng)的肝臟活組織穿刺檢測(cè)結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行了影像組學(xué)人工智能診斷、常規(guī)彈性成像診斷和臨床血清學(xué)診斷三種方法對(duì)于乙肝纖維化分期精度的大數(shù)據(jù)對(duì)比。

  統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,影像組學(xué)方法在肝纖維化分期無創(chuàng)診斷中,精度達(dá)到了驚人的97%-100%,實(shí)現(xiàn)了與有創(chuàng)肝臟活組織穿刺檢測(cè)相同的診斷效能。相對(duì)于常規(guī)超聲彈性成像,精度平均提高了15%以上;相對(duì)于血清學(xué)診斷,精度平均提高了30%以上(如下圖)。此外,該項(xiàng)研究表明,隨著樣本量的逐步增大,影像組學(xué)人工智能的診斷精度會(huì)逐步提高,但是超聲彈性成像和血清學(xué)診斷的精度達(dá)到峰值后則無法提高。國際EFSUMB臨床指南推薦:針對(duì)單個(gè)患者,臨床建議提取3張彈性圖形進(jìn)行診斷。本次試驗(yàn)證明,依照指南要求,影像組學(xué)方法已經(jīng)顯著超出常規(guī)彈性成像的診斷精度;如果單個(gè)病人提取5張彈性圖像,則影像組學(xué)與彈性成像診斷精度的差距還會(huì)進(jìn)一步拉大。這一結(jié)果表明了人工智能輔助臨床診斷的顯著優(yōu)勢(shì)和強(qiáng)大潛力。最后,該項(xiàng)研究還表明影像組學(xué)方法具有極高的魯棒性。本次參與試驗(yàn)的醫(yī)院雖然位于我國的不同地域,但是采用人工智能技術(shù)隨機(jī)選取不同醫(yī)院的患者來構(gòu)建的多個(gè)影像組學(xué)模型,其診斷精度沒有任何統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。這為將影像組學(xué)方法進(jìn)行全國范圍推廣,真正融入日常的臨床診斷規(guī)范,提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和臨床數(shù)據(jù)證明。

  相關(guān)研究由中科院分子影像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員王坤作為第一作者,中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院超聲科主任鄭榮琴、中科院分子影像重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員田捷和中國人民解放軍總醫(yī)院介入超聲科主任梁萍為并列通訊作者,發(fā)表于臨床期刊Gut(2018,DOI:10.1136/gutjnl -2018-316204)。

 影像組學(xué)人工智能(DLRE)、超聲彈性成像(2D-SWE)和血清學(xué)檢測(cè)(APRI,F(xiàn)IB4)三種方法對(duì)于肝硬化(圖A和D)、重度肝纖維化(圖B和E)、顯著肝纖維化(圖C和F)分期診斷效能的ROC曲線對(duì)比

來源:自動(dòng)化研究所

 
 
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