姓名：張梅　19021210978（智慧宇宙新物種的誕生）

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【嵌牛導(dǎo)讀】：人工智能成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)脆贵，并已經(jīng)成功應(yīng)用于醫(yī)療健康領(lǐng)域。

【嵌牛鼻子】：AI? ?醫(yī)學(xué)影像?

【嵌牛提問(wèn)】：人工智能在醫(yī)學(xué)影像中有何研究趨勢(shì)和影響宴猾？

【嵌牛正文】：

1 引言

人工智能（artificial intelligence, AI）是當(dāng)下學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的一個(gè)熱點(diǎn)酌住。經(jīng)過(guò)近幾年的高速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了在傳統(tǒng)的圖像刃麸、視頻醒叁、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域的落地，并迅速地向文本處理泊业、自然語(yǔ)言理解把沼、人機(jī)對(duì)話(huà)、情感計(jì)算等方面滲透吁伺，并在安防饮睬、物流、無(wú)人駕駛等行業(yè)發(fā)揮了重要作用箱蝠。

人口老齡化問(wèn)題的顯現(xiàn)以及人們對(duì)健康與日俱增的要求续捂，對(duì)目前有限的醫(yī)療資源和醫(yī)療技術(shù)提出了更大的挑戰(zhàn)。醫(yī)療領(lǐng)域亟需新的技術(shù)滿(mǎn)足這些需求宦搬。與此同時(shí)牙瓢，國(guó)內(nèi)外與醫(yī)療相關(guān)的人工智能技術(shù)也在飛速地發(fā)展，科研和創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目如雨后春筍间校，為解決醫(yī)療領(lǐng)域的挑戰(zhàn)提供了新的機(jī)遇矾克。目前已經(jīng)出現(xiàn)了計(jì)算機(jī)輔助診斷、智能專(zhuān)家系統(tǒng)憔足、手術(shù)機(jī)器人胁附、智能藥物研發(fā)以及健康管理等多種產(chǎn)品。

在眾多的醫(yī)療信息中滓彰，醫(yī)學(xué)影像是疾病篩查和診斷控妻、治療決策的最主要的信息來(lái)源〗野螅基于醫(yī)學(xué)影像的診斷和治療是一個(gè)典型的長(zhǎng)鏈條弓候、專(zhuān)業(yè)化的領(lǐng)域，涵蓋了醫(yī)學(xué)影像成像他匪、圖像處理與分析菇存、圖像可視化、疾病早期篩查邦蜜、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)依鸥、疾病輔助檢測(cè)與診斷、手術(shù)計(jì)劃制定悼沈、術(shù)中輔助導(dǎo)航贱迟、隨訪(fǎng)跟蹤與分析姐扮、康復(fù)計(jì)劃制定等一系列方向。目前关筒，醫(yī)院存儲(chǔ)的信息超過(guò)90%是影像信息溶握，影像信息已經(jīng)形成了巨大的數(shù)據(jù)積累。為此蒸播，基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)與應(yīng)用就成為醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研萍肆、產(chǎn)業(yè)和政府共同關(guān)注的焦點(diǎn)袍榆。

醫(yī)學(xué)影像鏈可以分為成像和圖像挖掘兩部分。首先塘揣，作為信息源頭的醫(yī)學(xué)成像設(shè)備包雀，其成像質(zhì)量會(huì)對(duì)后續(xù)疾病的檢測(cè)、診斷與治療起到至關(guān)重要的作用亲铡。利用AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像成像質(zhì)量的提升才写，AI優(yōu)化的掃描工作流可以顯著提高掃描效率，并使成像質(zhì)量趨于標(biāo)準(zhǔn)化奖蔓，從而給整個(gè)醫(yī)療健康鏈條帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響赞草，具有重要的臨床與科研價(jià)值。

其次吆鹤，理解醫(yī)學(xué)圖像厨疙、提取其中具有診斷和治療決策價(jià)值的關(guān)鍵信息是診療過(guò)程中非常重要的環(huán)節(jié)。AI輔助診斷可以承擔(dān)繁瑣的病灶篩查工作疑务，迅速地從海量數(shù)據(jù)中提取出與診斷相關(guān)的有價(jià)值的信息沾凄，同時(shí)避免人工閱片帶來(lái)的主觀性差異。AI輔助圖像處理算法還可以迅速地完成分割配準(zhǔn)等復(fù)雜功能知允，為用以治療的醫(yī)療設(shè)備（例如手術(shù)導(dǎo)航和手術(shù)機(jī)器人）提供精準(zhǔn)的病灶結(jié)構(gòu)信息撒蟀。

此外，目前AI在醫(yī)學(xué)影像方面的應(yīng)用還存在著諸多挑戰(zhàn)温鸽，比如掃描成本和患者隱私問(wèn)題使得醫(yī)療大數(shù)據(jù)難以被獲得保屯；醫(yī)學(xué)圖像的標(biāo)注者需要具有一定的醫(yī)學(xué)背景，獲得高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注甚至比獲得醫(yī)學(xué)圖像代價(jià)更高嗤朴；不同病變類(lèi)型與正常的醫(yī)學(xué)圖像在數(shù)據(jù)量上的差距巨大配椭。一些基于AI的非結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)信息數(shù)據(jù)分析方法，可以結(jié)合影像和醫(yī)生撰寫(xiě)的診斷報(bào)告雹姊，自動(dòng)或者半自動(dòng)地生成標(biāo)注數(shù)據(jù)股缸，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)和人工智能涉及影像鏈中的成像吱雏、圖像挖掘敦姻、利用文本和影像的關(guān)聯(lián)解決部分圖像標(biāo)注這3個(gè)方面的問(wèn)題瘾境。本文主要從智能醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)與智能圖像分析镰惦、醫(yī)學(xué)影像與自然語(yǔ)言文本處理的結(jié)合分析這3個(gè)方面詳細(xì)介紹國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)迷守。

2 智能醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)

隨著各種大型醫(yī)學(xué)成像設(shè)備在各層級(jí)醫(yī)院的普及，醫(yī)學(xué)影像檢查已經(jīng)成為各種疾病診斷過(guò)程中最為重要的檢查手段和診斷依據(jù)旺入。醫(yī)學(xué)影像相比于生化等其他檢查兑凿，可以提供病變的位置、結(jié)構(gòu)和功能等重要信息茵瘾，為疾病的診斷和治療提供直觀的信息和參考礼华。目前，各種醫(yī)療成像系統(tǒng)還面臨著成像速度較慢拗秘、圖像質(zhì)量受患者配合度影響圣絮、成像工作流繁瑣等各種挑戰(zhàn)。本節(jié)將介紹人工智能對(duì)醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)各方面的改進(jìn)雕旨。

2.1 醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)簡(jiǎn)介

臨床中常用的醫(yī)學(xué)影像模態(tài)有多種扮匠，包括電子計(jì)算機(jī)斷層掃描（computed tomography,CT）、磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）凡涩、正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像（PET-CT）棒搜、X射線(xiàn)、超聲等突照。不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像適合觀察不同類(lèi)型的生理病理信息帮非。醫(yī)學(xué)影像設(shè)備采集人體中與特定生理病理信息相關(guān)的物理信號(hào)，并依據(jù)信號(hào)傳播的數(shù)學(xué)物理模型重建生理病理信息精確的二維讹蘑、三維空間分布（即醫(yī)學(xué)圖像）末盔。CT圖像反映的是人體內(nèi)不同組織對(duì)特定譜段X射線(xiàn)的衰減系數(shù)分布情況，由于衰減系數(shù)與物質(zhì)密度直接相關(guān)座慰，因此CT圖像間接地反映出人體組織的三維密度分布陨舱。MRI可以反映人體中質(zhì)子的密度、縱向弛豫時(shí)間（T1）版仔、橫向弛豫時(shí)間（T2）游盲、質(zhì)子擴(kuò)散等多種對(duì)比度。PET圖像可以反映出人體內(nèi)氟代脫氧葡萄糖（18F-FDG）的代謝分布情況蛮粮。

三維醫(yī)學(xué)圖像成像過(guò)程屬于逆問(wèn)題（inverse problem）范疇益缎，即通過(guò)在體外采集到的物理信號(hào)，重建能夠產(chǎn)生該觀測(cè)信號(hào)的人體內(nèi)生理病理信息的分布情況然想。這一過(guò)程通常是不穩(wěn)定的莺奔，其原因可能有多種，例如，由于掃描時(shí)間和劑量的限制而造成的采集信號(hào)量不足碧绞、原始采集信號(hào)中存在著固有噪聲争剿、原始信號(hào)中摻雜著其他干擾信號(hào)谭梗、成像設(shè)備硬件的不完美性、患者在成像過(guò)程中不自主的隨機(jī)運(yùn)動(dòng)等奉瘤。這些因素使得基于理想數(shù)學(xué)物理模型的解析重建方法通常無(wú)法得到滿(mǎn)足臨床要求的圖像亲族。為了解決這一問(wèn)題种呐，傳統(tǒng)上需要在重建過(guò)程中加入針對(duì)圖像的特定先驗(yàn)信息（prior information）作為約束條件狠半，以使重建過(guò)程更加穩(wěn)定噩死。常用的約束包括圖像L1范數(shù)、L2范數(shù)神年、全變分（total variation, TV）約束等甜滨。這些簡(jiǎn)單的約束條件具有良好的通用性，但卻無(wú)法準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征瘤袖，對(duì)于特定的影像模態(tài)與成像模式無(wú)法得到最優(yōu)的重建結(jié)果，因此如何設(shè)計(jì)更好的先驗(yàn)約束昂验，一直是醫(yī)學(xué)影像成像領(lǐng)域的難題之一捂敌。

近年來(lái)，AI技術(shù)的快速發(fā)展既琴，特別是其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（computer vision, CV）占婉、圖像處理與分析等領(lǐng)域的重要突破，使得國(guó)際上的研究人員逐漸認(rèn)識(shí)到將AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像成像領(lǐng)域的可能性甫恩。AI技術(shù)（特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)）摒棄了傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)的圖像先驗(yàn)信息逆济，采用一種完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（data-driven）的方式，學(xué)習(xí)圖像固有的深層次先驗(yàn)信息磺箕。這些學(xué)習(xí)到的先驗(yàn)信息具有更加專(zhuān)業(yè)化的特點(diǎn)奖慌，將其應(yīng)用于特定領(lǐng)域中，效果遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的淺層次先驗(yàn)信息松靡。目前简僧，AI技術(shù)與醫(yī)學(xué)影像成像方法的結(jié)合已經(jīng)成為領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)，相關(guān)的研究成果呈爆發(fā)式增長(zhǎng)雕欺。

2.2 快速醫(yī)學(xué)影像成像方法

在臨床醫(yī)學(xué)影像掃描過(guò)程中岛马，成像速度始終是倍受關(guān)注的重要因素之一，長(zhǎng)掃描時(shí)間會(huì)降低影像科室的日均流通量屠列，還會(huì)給患者帶來(lái)不適啦逆。掃描過(guò)程中患者的不自主運(yùn)動(dòng)也會(huì)對(duì)成像質(zhì)量產(chǎn)生不良的影響。在快速成像方面笛洛，國(guó)際上相關(guān)研究主要集中在磁共振成像加速方面夏志，目前已經(jīng)發(fā)表了大量研究工作，是AI與成像相結(jié)合的熱點(diǎn)方向之一撞蜂。

Mardani M等人提出了一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network,GAN）的磁共振（magnetic resonance,MR）壓縮感知（compressed sensing,CS）快速成像方法盲镶，該方法利用GAN對(duì)高質(zhì)量MR圖像的低維流形（manifold）進(jìn)行建模侥袜。GAN由生成器（generator）和判別器（discriminator）組成，生成器的作用是將低質(zhì)量的MR圖像映射到高質(zhì)量圖像的流形上溉贿，判別器的作用是對(duì)映射后的圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判枫吧。生成器網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)（loss function）由圖像域L1/L2范數(shù)和GAN損失函數(shù)組成，其中L1/L2范數(shù)用于抑制圖像中的噪聲宇色，而GAN損失函數(shù)用于保留圖像的細(xì)節(jié)信息九杂。為了保證生成的圖像真實(shí)可靠，筆者將k空間（k-space）數(shù)據(jù)保真（data fidelity）項(xiàng)引入網(wǎng)絡(luò)宣蠕。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明例隆，該方法可以實(shí)現(xiàn)至少5倍的掃描加速，同時(shí)成像結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的壓縮感知算法抢蚀。

Schlemper J等人提出了一種基于級(jí)聯(lián)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cascaded DNN）的MR快速成像方法镀层。級(jí)聯(lián)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干個(gè)網(wǎng)絡(luò)單位級(jí)聯(lián)而成，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network,CNN）和數(shù)據(jù)保真項(xiàng)兩個(gè)部分皿曲，其中CNN以殘差網(wǎng)絡(luò)（residual network, ResNet）的形式構(gòu)建唱逢。因此，CNN學(xué)習(xí)到的是降采（under-sampled）圖像與滿(mǎn)采（fully-sampled）圖像之間的差異屋休。通過(guò)CNN與數(shù)據(jù)保真項(xiàng)的多次交替處理坞古，可以將原始復(fù)雜的MR圖像重建問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一系列子過(guò)程的順序執(zhí)行，而每一個(gè)子過(guò)程僅需對(duì)前一子過(guò)程的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化即可劫樟。相比于整個(gè)重建問(wèn)題痪枫，其難度顯著地降低了，從而使重建過(guò)程變得更加穩(wěn)定叠艳。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明奶陈，級(jí)聯(lián)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重建圖像質(zhì)量相比于傳統(tǒng)的壓縮感知方法以及基于字典學(xué)習(xí)的圖像重建方法有了明顯的提升，同時(shí)其重建一幅二維心臟圖像的時(shí)間僅為23 ms虑绵，基本達(dá)到了準(zhǔn)實(shí)時(shí)的效果尿瞭。

為了將傳統(tǒng)迭代重建方法與深度學(xué)習(xí)方法各自的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)，Yang Y等人提出了一種基于交替方向乘子算法（alternating direction method of multipliers,ADMM）的MR圖像重建方法——ADMM-Net翅睛，該方法將經(jīng)典的ADMM迭代重建方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新實(shí)現(xiàn)声搁。ADMM-Net對(duì)特定迭代次數(shù)的ADMM方法進(jìn)行建模，在每次迭代中捕发，利用CNN解決ADMM算法中的3個(gè)子優(yōu)化問(wèn)題疏旨，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)以端到端（end-to-end）的方式進(jìn)行訓(xùn)練。ADMM-Net的優(yōu)勢(shì)在于各種參數(shù)可以通過(guò)完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的扎酷、端到端的學(xué)習(xí)方式得到檐涝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明， ADMM-Net的重建結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。此外谁榜，ADMM-Net的構(gòu)建參照了經(jīng)典的ADMM幅聘，因此，網(wǎng)絡(luò)的重建結(jié)果具有更好的可解釋性窃植。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的復(fù)雜性以及端到端的學(xué)習(xí)特性帝蒿，使其通常被看作一個(gè)黑盒（black box）方法。為了進(jìn)一步證明將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于成像方向的理論上的合理性巷怜，Ye J C等人提出利用卷積框架（convolution framelets）方法從理論上加以解釋葛超。卷積框架最初用來(lái)拓展低秩Hankel矩陣（low-rank Hankel matrix）理論在逆問(wèn)題中的應(yīng)用。Ye J C等人提出了一種深度卷積框架神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional framelet neural network, DCFNN）延塑，并證明了在采用修正線(xiàn)性單元（rectified linear unit,ReLU）非線(xiàn)性激活函數(shù)的情況下绣张，該網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)完美重建，同時(shí)也證明了常用的網(wǎng)絡(luò)組件（如residual blocks关带、concatenated ReLU等）確實(shí)可以促進(jìn)完美重建的實(shí)現(xiàn)侥涵。此外，基于文章中的理論分析宋雏，作者指出了現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的成像方法的局限性独令，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了DCFNN方法優(yōu)于現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的方法。

通常好芭，一次MR掃描可以生成多種不同對(duì)比度的圖像。現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的單一對(duì)比度快速成像方法沒(méi)有充分利用不同對(duì)比度圖像之間的結(jié)構(gòu)相似性冲呢，因此限制了其可以達(dá)到的加速比舍败。為了進(jìn)一步提升重建圖像的質(zhì)量，Chen M等人提出了一種Multi-echo圖像聯(lián)合重建方法敬拓，該方法采用 U-Net實(shí)現(xiàn)圖像重建邻薯，通過(guò)將6-echo的圖像作為不同的通道輸入網(wǎng)絡(luò)中，使得在卷積過(guò)程中能夠充分利用不同echo圖像間的結(jié)構(gòu)相似性乘凸，從而為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練加入更多的約束條件厕诡，讓訓(xùn)練過(guò)程變得更加穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明营勤，該方法可以實(shí)現(xiàn)4.2倍的MR成像加速灵嫌，重建圖像在均方根誤差（root mean square error, RMSE）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（structural similarity index,SSIM）等方面均優(yōu)于單一對(duì)比度重建方法。

由于CNN卷積操作的空間局部特性葛作，目前絕大部分基于深度學(xué)習(xí)的快速成像方法選擇在圖像域進(jìn)行處理寿羞。然而，一些因k空間數(shù)據(jù)不完備性造成的圖像偽影卻很難在圖像域完美地解決赂蠢。為了解決這一問(wèn)題绪穆， Eo T等人提出了一種基于雙域深度學(xué)習(xí)的MR快速成像方法，在圖像域和頻率域均設(shè)計(jì)了對(duì)應(yīng)的深度CNN，試圖從兩個(gè)不同空間分別對(duì)未采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)玖院，同時(shí)圖像域與頻率域通過(guò)數(shù)據(jù)保真項(xiàng)被關(guān)聯(lián)起來(lái)菠红，從而保證重建得到的圖像的真實(shí)可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明难菌，圖像域CNN和頻率域CNN在圖像重建過(guò)程中的作用是不同的试溯，相比于僅采用圖像域CNN的成像方法，將二者結(jié)合起來(lái)可以獲得質(zhì)量更高的圖像重建結(jié)果扔傅。

在工業(yè)界耍共，目前關(guān)于AI技術(shù)應(yīng)用于快速成像的相關(guān)報(bào)道較少，尚處于研究探索階段猎塞。其中试读，國(guó)產(chǎn)醫(yī)療設(shè)備廠商沈陽(yáng)東軟醫(yī)療系統(tǒng)有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)東軟醫(yī)療）在這一領(lǐng)域進(jìn)行了一些工作，例如東軟醫(yī)療研發(fā)的BrainQuant技術(shù)（頭部一站式多對(duì)比度定量成像技術(shù)）荠耽，可以實(shí)現(xiàn)同時(shí)獲得至少10種高分辨率的钩骇、包括定性和定量值在內(nèi)的三維全腦圖像。近年來(lái)铝量，定量成像（例如T1 mapping倘屹、T2* mapping、定量磁敏感成像等）在臨床上的價(jià)值受到了越來(lái)越多的關(guān)注慢叨。傳統(tǒng)的磁共振掃描技術(shù)在獲得這些定性和定量性質(zhì)圖像時(shí)纽匙，是基于多個(gè)獨(dú)立的掃描的，要獲得全部圖像需要幾十分鐘甚至更長(zhǎng)時(shí)間拍谐，因此定量成像在臨床中的應(yīng)用受到了長(zhǎng)掃描時(shí)間的嚴(yán)重制約烛缔。BrainQuant通過(guò)創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，同時(shí)結(jié)合了AI技術(shù)在快速成像方面的優(yōu)異性能轩拨，可在1.5 T設(shè)備上5 min內(nèi)獲取至少10種定性和定量的三維高分辨圖像践瓷，具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。圖1為BrainQuant技術(shù)同時(shí)獲取到的10種不同對(duì)比度的圖像亡蓉。

圖1???BrainQuant技術(shù)在5 min內(nèi)同時(shí)獲取到的10種對(duì)比度圖像

2.3 醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量增強(qiáng)方法

在成像過(guò)程中晕翠，采集數(shù)據(jù)量的不足、信號(hào)中的固有噪聲砍濒、患者不自主的運(yùn)動(dòng)等原因造成了重建圖像中容易出現(xiàn)偽影和噪聲等影響醫(yī)學(xué)臨床診斷的問(wèn)題淋肾。傳統(tǒng)方法在處理這類(lèi)問(wèn)題時(shí)存在很多局限性。近年來(lái)爸邢，國(guó)際上的學(xué)者開(kāi)始將AI技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量增強(qiáng)領(lǐng)域巫员，并取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展。

2.3.1 CT圖像質(zhì)量增強(qiáng)

有關(guān)CT圖像質(zhì)量的增強(qiáng)研究主要集中在如何利用AI技術(shù)處理由于降低放射劑量而帶來(lái)的噪聲和由于減少投影數(shù)量而帶來(lái)的條狀偽影（streak artifact）甲棍。在低劑量圖像去噪方面简识，C hen H等人提出了一種基于殘差自編碼器（residual autoencoder）的CT圖像去噪方法赶掖，該方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)自編碼器（autoencoder,AE），不同之處在于網(wǎng)絡(luò)的編碼器和解碼器部分采用殘差的方式連接七扰。這樣做的好處是可以將不同層次的圖像特征結(jié)合起來(lái)奢赂，提升網(wǎng)絡(luò)的建模能力；還可以使訓(xùn)練過(guò)程中誤差的反向傳播更加有效颈走，提升網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果膳灶。此外，網(wǎng)絡(luò)采用殘差的方式連接立由，使網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上學(xué)習(xí)到的是噪聲圖像到噪聲的映射轧钓，這比直接學(xué)習(xí)從噪聲圖像到高質(zhì)量圖像的映射更加容易。參考文獻(xiàn)給出了仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果和臨床圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果锐膜，相比于傳統(tǒng)的圖像去噪方法（如BM3D）,Chen H等人提出的殘差自編碼器方法在峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR）毕箍、SSIM等指標(biāo)上均有明顯的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)去噪速度也更快道盏。

通常而言而柑，基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法容易產(chǎn)生一定的過(guò)平滑（oversmooth）現(xiàn)象，這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)通常采用整幅圖像的L1/L2范數(shù)荷逞，并沒(méi)有對(duì)細(xì)節(jié)區(qū)域進(jìn)行特別處理媒咳，而細(xì)節(jié)區(qū)域的誤差在整體誤差中的比例很小，所以容易在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中被“淹沒(méi)”掉种远，最終導(dǎo)致圖像細(xì)節(jié)丟失涩澡。為了解決這一問(wèn)題， Wolteri nk J M等人設(shè)計(jì)了一種基于GAN的CT圖像去噪方法坠敷，GAN用于學(xué)習(xí)從低劑量圖像到正常劑量圖像的映射筏养，判別網(wǎng)絡(luò)用于判別生成的去噪后的圖像是否處于正常劑量圖像所在的流形中，即是否和真實(shí)的正常劑量圖像在視覺(jué)上相似常拓。本質(zhì)上，判別網(wǎng)絡(luò)可以看作一個(gè)計(jì)算機(jī)自己學(xué)到的損失函數(shù)辉浦，相比于人工設(shè)計(jì)的損失函數(shù)弄抬，其能夠?qū)W到更加高層次和細(xì)節(jié)化的圖像特征，因此可以得到更加準(zhǔn)確的訓(xùn)練結(jié)果宪郊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明掂恕，Wolterink J M等人提出的基于GAN的圖像去噪方法能夠有效地去除低劑量CT圖像中的噪聲，同時(shí)能夠很好地保護(hù)圖像的細(xì)節(jié)信息弛槐，使去噪后的圖像在視覺(jué)上更加自然可信懊亡。

此外，關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CT圖像條狀偽影抑制方面也有一些相關(guān)的研究乎串。低劑量圖像中的噪聲通常是局部的店枣，但稀疏投影采樣造成的條狀偽影是全局的，因此在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要采用更大的感受野（receptive field）。Han Y等人提出了一種基于U-Net的去條狀偽影算法鸯两，和其他的基于U-Net的去偽影算法不同闷旧，作者基于Hankel矩陣?yán)碚搹脑砩献C明了經(jīng)典U-Net方法在處理?xiàng)l狀偽影時(shí)的不足，并給出了具體的改進(jìn)策略钧唐，提出了dualframe U-Net和tight-frame U-Net忙灼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，作者提出的兩種改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的偽影抑制效果明顯優(yōu)于經(jīng)典的U-Net網(wǎng)絡(luò)钝侠，解剖結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)保留更加完整该园。

在某些情況下，由于物理帅韧、機(jī)械等條件的限制里初，只能獲取到一定角度范圍內(nèi)的CT投影數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的解析重建方法和迭代重建方法在處理這類(lèi)數(shù)據(jù)不全的問(wèn)題時(shí)弱匪，重建得到的圖像通常包含嚴(yán)重的偽影和模糊青瀑。為了解決這一問(wèn)題，A nirudh R等人提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的有限角度CT圖像去偽影算法（CT-Net）萧诫。其基本思想是在CT-Net的訓(xùn)練過(guò)程中直接學(xué)習(xí)從不完整弦圖（sinogram）到CT圖像的映射斥难，損失函數(shù)結(jié)合了圖像域L2范數(shù)和GAN，保證了增強(qiáng)后的圖像具有較高的信噪比和豐富的細(xì)節(jié)信息帘饶。在應(yīng)用過(guò)程中哑诊，首先利用CTNet得到增強(qiáng)后的CT圖像，然后利用該圖像補(bǔ)全缺失的弦圖及刻，最后采用解析或迭代重建方法利用補(bǔ)全后的弦圖重建出最終的圖像镀裤。在實(shí)驗(yàn)中，作者僅采集了90°的弦圖數(shù)據(jù)缴饭，利用CT-Net依然可以重建出質(zhì)量較高的圖像暑劝，而直接用傳統(tǒng)的解析或迭代重建方法無(wú)法獲得清晰的重建結(jié)果。

2.3.2 PET圖像質(zhì)量增強(qiáng)

由于PET成像需要事先向患者體內(nèi)注射放射性示蹤劑（如18F-FDG）颗搂，為了降低患者接受的輻射劑量担猛，臨床上對(duì)低劑量PET成像有很高的需求，然而劑量的降低會(huì)造成圖像噪聲的增加和對(duì)比度的下降丢氢，影響疾病的臨床診斷傅联。針對(duì) 這一問(wèn)題，Xu J等人提出了一種基于殘差編碼解碼器（residual encoder-decoder）的PET圖像增強(qiáng)方法疚察。和傳統(tǒng)的非局部均值（non-local means,NLM）蒸走、塊匹配三維濾波（block-matching and 3D filtering, BM3D）等方法相比，作者提出的方法可以在0.5%正常劑量的情況下得到高質(zhì)量的PET增強(qiáng)結(jié)果貌嫡，同時(shí)比驻，處理一張2D PET圖像的時(shí)間僅為19 ms该溯，遠(yuǎn)少于傳統(tǒng)方法所需的處理時(shí)間。2.3.3 MR圖像質(zhì)量增強(qiáng)嫁艇。

為了實(shí)現(xiàn)成像加速朗伶，通常會(huì)在k空間進(jìn)行數(shù)據(jù)截?cái)嗪吞盍悖@會(huì)導(dǎo)致重建圖像中存在Gibbs偽影步咪。傳統(tǒng)的MR圖像去偽影方法通陈劢裕基于k空間濾波，然而k空間濾波無(wú)法很好地區(qū)分偽影信號(hào)和有用信號(hào)猾漫，使得增強(qiáng)后的圖像往往存在著過(guò)平滑点晴、細(xì)節(jié)丟失等問(wèn)題。為了解決這一難題悯周，東軟醫(yī)療提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)（multi-task learning,M TL）的MR圖像增強(qiáng)方法粒督，該方法基于U-Net和ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)Gibbs偽影抑制禽翼。圖2為該方法與傳統(tǒng)的k空間濾波方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果屠橄，其中圖2（a）為經(jīng)過(guò)不同強(qiáng)度的k空間濾波得到的增強(qiáng)圖像，可以看出闰挡，基于k空間濾波的偽影抑制是以圖像分辨率為代價(jià)的锐墙，圖2（b）為深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)Gibbs偽影去除的結(jié)果，圖2（c）為滿(mǎn)采結(jié)果长酗。從這些結(jié)果中可以看出溪北，基于MTL的MR圖像增強(qiáng)方法能夠在保護(hù)圖像分辨率的情況下有效抑制Gibbs偽影。

圖2???對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.4 醫(yī)學(xué)成像智能化工作流

進(jìn)行臨床醫(yī)學(xué)影像（如CT夺脾、MRI等）掃描需要繁瑣的準(zhǔn)備工作：掃描醫(yī)師首先需要確認(rèn)患者的身份信息之拨，并陪同患者進(jìn)入掃描間；然后指導(dǎo)患者進(jìn)行掃描前的準(zhǔn)備工作（如摘掉隨身攜帶的金屬物等）咧叭，并進(jìn)行手動(dòng)擺位蚀乔。在正式開(kāi)始掃描之前還有一系列定位的流程：掃描技師首先需要采集一組患者的定位圖像，然后在定位圖像上手動(dòng)設(shè)置成像參數(shù)和確定掃描視野（field of view,FOV）菲茬。上述這些繁瑣的吉挣、重復(fù)性的工作會(huì)帶來(lái)如下幾個(gè)問(wèn)題：對(duì)于大型醫(yī)院而言，每天就診的患者數(shù)量非常大生均，掃描醫(yī)師一直處于高強(qiáng)度的工作狀態(tài)，容易產(chǎn)生各種誤操作腥刹，從而影響掃描圖像的質(zhì)量以及后續(xù)疾病診斷的效果马胧；對(duì)于基層醫(yī)院而言，由于掃描醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)相對(duì)不足衔峰、技能水平參差不齊佩脊，難以保證獲取到患者高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)圖像蛙粘，從而影響疾病的診斷；由于不同醫(yī)院威彰、不同醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)與習(xí)慣存在著明顯的個(gè)體差異出牧，因此掃描得到的醫(yī)學(xué)圖像很難具有良好的一致性，為遠(yuǎn)程會(huì)診歇盼、分級(jí)診療帶來(lái)了難以解決的困難舔痕，同時(shí)也給后續(xù)基于AI的疾病輔助檢測(cè)與診斷帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。

近年來(lái)豹缀，AI技術(shù)的快速發(fā)展使得智能化影像掃描工作流逐漸成為可能伯复。智能化掃描工作流涵蓋了患者身份智能認(rèn)證、智能語(yǔ)音交互邢笙、智能患者擺位啸如、智能化掃描參數(shù)設(shè)定等功能，貫穿影像掃描的整個(gè)流程氮惯，其目的在于顯著地降低掃描醫(yī)師的重復(fù)工作叮雳，提高醫(yī)院患者的流通量，并提升患者的就醫(yī)體驗(yàn)妇汗，同時(shí)使不同醫(yī)師采集到的影像數(shù)據(jù)具有更好的一致性帘不。

目前，學(xué)術(shù)界在智能化工作流領(lǐng)域的研究工作較少铛纬，現(xiàn)有工作主要集中在智能化掃描定位方面厌均，其中快速精準(zhǔn)的人體解剖結(jié)構(gòu)全自動(dòng)定位是實(shí)現(xiàn)其功能的核心 所在。Kelm B M等人提出了一種稱(chēng)為邊緣空間學(xué)習(xí)（marginal space learning, MSL）的人體解剖結(jié)構(gòu)自動(dòng)定位方法告唆，將解剖結(jié)構(gòu)定位建模為在醫(yī)學(xué)圖像中對(duì)特定解剖結(jié)構(gòu)的搜索過(guò)程棺弊。其搜索空間（包括位置、尺寸擒悬、角度等維度）巨大模她，導(dǎo)致窮舉搜索方法帶來(lái)的時(shí)間消耗是不可接受的。而MSL的原理是在搜索過(guò)程中對(duì)不可能的情況進(jìn)行提前剪枝懂牧，從而避免了大量無(wú)用的搜索侈净，其有效搜索空間僅是完整搜索空間的很小部分，因此稱(chēng)為邊緣空間學(xué)習(xí)僧凤。MSL的應(yīng)用范圍很廣畜侦，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同人體解剖結(jié)構(gòu)的快速定位。該參考文獻(xiàn)介紹了MSL用于MR圖像脊柱自動(dòng)定位的實(shí)驗(yàn)躯保，結(jié)果表明旋膳，CPU版本的MSL算法可以在平均11.5 s的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到所有的腰椎間盤(pán)，靈敏度達(dá)到98.64%途事，每個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)的平均假陽(yáng)率僅為0.073 1验懊，具有良好的臨床應(yīng)用價(jià)值擅羞。

除了組織器官的自動(dòng)定位外，關(guān)鍵點(diǎn)（landmark）的自動(dòng)定位在智能化掃描工作流中也十分重要∫逋迹現(xiàn)有的大部分方法首先學(xué)習(xí)一個(gè)結(jié)構(gòu)與紋理的特征模型减俏，然后基于該模型在圖像中搜索感興趣的關(guān)鍵點(diǎn)，通常這些特征模型是基于圖像局部信息計(jì)算的碱工，容易陷入局部極值中娃承。為了解決上述 問(wèn)題，Ghesu F C等人提出了一種新穎的關(guān)鍵點(diǎn)定位方法痛垛，該方法將關(guān)鍵點(diǎn)的特征建模過(guò)程和搜索過(guò)程看作一個(gè)統(tǒng)一的過(guò)程來(lái)處理草慧。具體來(lái)說(shuō)，該方法利用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)多層次的圖像特征提取匙头，并利用增強(qiáng)學(xué)習(xí)（reinforcement learning, RL）方法實(shí)現(xiàn)高效的空間搜索漫谷，同時(shí)使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將二者結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)了端到端的學(xué)習(xí)過(guò)程蹂析，有效地提升了算法的整體檢測(cè)效果舔示。該參考文獻(xiàn)分別在二維MR圖像、二維超聲圖像和三維CT圖像上進(jìn)行了算法測(cè)試电抚，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明惕稻，該算法在精度和速度上遠(yuǎn)優(yōu)于現(xiàn)有的關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法，平均誤差為1~2個(gè)像素蝙叛，當(dāng)關(guān)鍵點(diǎn)不存在時(shí)俺祠，該算法也能夠自動(dòng)地給出相應(yīng)的提示，具有較廣的應(yīng)用范圍與良好的實(shí)用價(jià)值借帘。

針對(duì)三維CT和MR圖像蜘渣，Zhang P等人提出了一種細(xì)粒度人體區(qū)域自動(dòng)識(shí)別方法。相比于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域肺然，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)是相對(duì)較少的蔫缸，為了解決網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)擬合的問(wèn)題，通臣势穑可以采用遷移學(xué)習(xí)（transfer learning）的方法拾碌。然而自然圖像和醫(yī)學(xué)圖像存在著較大的差異，因此基于自然圖像的遷移學(xué)習(xí)在很多情況下無(wú)法獲得最優(yōu)的效果街望。該參考文獻(xiàn)提出的方法的創(chuàng)新之處在于校翔，設(shè)計(jì)了一種無(wú)標(biāo)簽自監(jiān)督（self-supervised）的網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)方法，這樣就可以利用CT或MR圖像本身進(jìn)行自學(xué)習(xí)灾前，從而避免了不同領(lǐng)域圖像差異較大帶來(lái)的問(wèn)題防症。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于從自然圖像到醫(yī)學(xué)圖像的跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)，該參考文獻(xiàn)提出的領(lǐng)域內(nèi)無(wú)標(biāo)簽自監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)能夠獲得明顯更優(yōu)的識(shí)別效果告希。

在工業(yè)界，目前已經(jīng)有與智能化掃描工作流相關(guān)的工作被報(bào)道了烧给。德國(guó)西門(mén)子股份公司研發(fā)了智能化輔助掃描工作流（fully assisting scanner technologies, FAST）系統(tǒng)燕偶，該智能化工作流利用高精度3D 相機(jī)實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)的患者自動(dòng)擺位。具體來(lái)說(shuō)础嫡，利用紅外光技術(shù)指么，3D相機(jī)可以獲取到患者身體的三維輪廓，從而計(jì)算出患者的體型等有用信息榴鼎，基于這些信息實(shí)現(xiàn)等中心點(diǎn)自動(dòng)定位伯诬、掃描范圍自動(dòng)設(shè)定等功能，從而有效地降低不必要的輻射劑量巫财，并提高影像掃描的一致性盗似。目前，F(xiàn)AST系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于西門(mén)子商業(yè)化的CT設(shè)備中平项。

在MR智能化掃描方面赫舒，東軟醫(yī)療研發(fā)了基于2D定位 片的頭部掃描FOV自動(dòng)設(shè)定方法。該方法基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)闽瓢，可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)冠狀面接癌、矢狀面、橫斷面3個(gè)不同方向的4種自動(dòng)定位模式扣讼。相比于現(xiàn)有的基于3D定位片的方法缺猛，2D定位片的獲取速度更快、成本更低椭符，同時(shí)也更符合醫(yī)生的臨床操作習(xí)慣荔燎。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以在0.6 s內(nèi)完成特定方向的FOV自動(dòng)設(shè)定艰山，定位結(jié)果具有良好的準(zhǔn)確性和一致性湖雹。圖3為基于2D定位片的頭部MR掃描FOV自動(dòng)設(shè)定方法的示意。

圖3???基于2D定位片的頭部MR掃描FOV自動(dòng)設(shè)定方法的示意

總體來(lái)說(shuō)曙搬，醫(yī)學(xué)影像智能化掃描工作流領(lǐng)域的研發(fā)尚處于起步階段摔吏，僅在一些點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)了突破與創(chuàng)新，整個(gè)影像掃描鏈條尚未完全打通纵装，未來(lái)需要繼續(xù)開(kāi)展大量具有臨床價(jià)值的創(chuàng)新性研究征讲，從而提升患者的診療效果與就醫(yī)體驗(yàn)，減輕掃描醫(yī)師繁重的重復(fù)性工作負(fù)擔(dān)橡娄。

3 醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)與智能圖像分析

醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步為醫(yī)生提供了更多的影像信息诗箍，這些信息被用于對(duì)疾病進(jìn)行診斷和鑒別。但是對(duì)大量圖像信息的整合和解讀也提高了對(duì)醫(yī)生醫(yī)學(xué)影像知識(shí)水平的要求挽唉，并且也增加了醫(yī)生的閱片時(shí)間滤祖。為此筷狼，使用計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像信息進(jìn)行進(jìn)一步的智能化分析挖掘，以輔助醫(yī)生解讀醫(yī)學(xué)影像匠童，成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)發(fā)展的重要需求埂材。

近年來(lái)，人工智能成為計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究熱點(diǎn)汤求。在過(guò)去10年時(shí)間里俏险，關(guān)于人工智能計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究增加了近10倍。其中扬绪，影像組學(xué)和深度學(xué)習(xí)算法在現(xiàn)階段更是被廣泛研究和使用赋朦，被應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像的分類(lèi)炫惩、檢測(cè)花椭、分割和配準(zhǔn)等任務(wù)中呵恢。相關(guān)研究在X射線(xiàn)、CT墓赴、PET和MRI等領(lǐng)域取得了重大突破格二。

3.1 影像組學(xué)的概念及其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用

影像組學(xué)起源于腫瘤學(xué)領(lǐng)域，最早是由荷蘭學(xué)者Lambin P等人于2012年正式提出的竣蹦，即高通量地提取大量描述腫瘤特性的影像特征顶猜。同年，Kumar V等人進(jìn)一步對(duì)概念進(jìn)行了完善痘括，即影像組學(xué)是高通量地從MRI长窄、PET及CT影像中提取大量高維的定量影像特征，并進(jìn)行分析纲菌。影像組學(xué)將傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像轉(zhuǎn)化為可挖掘的高通量影像特征挠日，用于定量描述影像中的空間時(shí)間異質(zhì)性，揭示出肉眼無(wú)法識(shí)別的圖像特征翰舌，有效地將醫(yī)學(xué)影像轉(zhuǎn)換為高維的可識(shí)別的特征空間嚣潜，并對(duì)生成的特征空間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，從而建立具有診斷椅贱、預(yù)后或預(yù)測(cè)價(jià)值的模型懂算，為個(gè)性化診療提供有價(jià)值的信息。近年來(lái)庇麦，該領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)计技，以Radiomics為關(guān)鍵詞從Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索近10年的相關(guān)SCI論文發(fā)表情況，發(fā)現(xiàn)自2012年正式提出影像組學(xué)概念以來(lái)山橄，2013年關(guān)于影像組學(xué)的論文只有7篇垮媒。而2018年1月至11日，影像組學(xué)論文發(fā)表量已經(jīng)高達(dá)600余篇（如圖4所示）。

圖4? ?2011年至2018年11月Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)于影像組學(xué)的論文發(fā)表量統(tǒng)計(jì)

3.1.1 影像組學(xué)實(shí)現(xiàn)過(guò)程

如圖5所示睡雇，影像組學(xué)的主要流程包括圖像獲取和標(biāo)注萌衬、感興趣區(qū)圖像分割、影像組學(xué)特征的提取它抱、特征值選擇和降維奄薇、預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估5個(gè)步驟。

圖5? ?影像組學(xué)分析流程

第一步抗愁，圖像獲取和標(biāo)注。影像組學(xué)大數(shù)據(jù)要求病人數(shù)據(jù)臨床問(wèn)題明確呵晚、格式規(guī)范蜘腌、信息完整，而目前常規(guī)臨床使用的影像饵隙，由于采集時(shí)的成像參數(shù)撮珠、病人體位、重建算法以及掃描儀器的不同金矛，具有很大的差異性芯急，因此識(shí)別和整理大量具有相似臨床參數(shù)的圖像數(shù)據(jù)示例（如疾病分期）也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。同樣驶俊，對(duì)于前瞻性研究而言娶耍，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范也是實(shí)現(xiàn)影像組學(xué)研究的關(guān)鍵。

第二步饼酿，感興趣區(qū)圖像分割榕酒。將感興趣區(qū)域（如腫瘤等）在影像上分割出來(lái)是實(shí)現(xiàn)后續(xù)特征提取和信息分析的基礎(chǔ)。通常以專(zhuān)家的手動(dòng)分割結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)故俐，但是由于評(píng)價(jià)者自身和評(píng)價(jià)者之間的差異性以及分割工作本身的繁雜性想鹰，使手動(dòng)分割不可能滿(mǎn)足影像組學(xué)的要求。而全自動(dòng)或半自動(dòng)的分割方法會(huì)降低由于人的參與造成的差異性药版，使分割結(jié)果的可重復(fù)性更高辑舷。傳統(tǒng)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的自動(dòng)和半自動(dòng)分割方法（如閾值分割法、邊緣檢測(cè)法槽片、區(qū)域生長(zhǎng)法何缓、水平集法、模糊集法还栓、活動(dòng)輪廓模型法歌殃、圖譜引導(dǎo)法）在實(shí)際中分割的精度和速度很難滿(mǎn)足要求，近年來(lái)使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法成為研究的熱點(diǎn)蝙云。

第三步氓皱，影像組學(xué)特征的提取。一旦確定了感興趣區(qū)域，就可以提取高通量的影像組學(xué)特征波材。影像組學(xué)特征可以分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是使用數(shù)學(xué)公式定量計(jì)算的感興趣區(qū)特征股淡，包括形狀特征、灰度特征和紋理特征以及小波變換廷区、高斯變換后的特征唯灵；另一類(lèi)是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的圖像的深度特征，但對(duì)于深度特征的具體物理意義沒(méi)有直接的對(duì)照隙轻。

第四步埠帕，特征值選擇和降維。初步提取的圖像特征一般是數(shù)以千計(jì)甚至萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)玖绿。為了選出可重復(fù)性好敛瓷、信息量大、無(wú)冗余的特征用于最終模型的建立斑匪，一般需要對(duì)高通量的特征進(jìn)行降維處理呐籽。常見(jiàn)的特征降維方法如下。

方差分析蚀瘸。將數(shù)據(jù)列變化非常薪频（即列包含的信息量少）的特征直接濾除。

相關(guān)性度量贮勃。數(shù)值列之間的相似性通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)表示贪惹，名詞類(lèi)列的相關(guān)系數(shù)通過(guò)計(jì)算皮爾遜卡方值來(lái)表示，相關(guān)系數(shù)大于某個(gè)閾值的兩列只保留一列寂嘉。

組合決策樹(shù)方法馍乙。對(duì)目標(biāo)屬性產(chǎn)生許多巨大的樹(shù)，然后根據(jù)對(duì)每個(gè)屬性的統(tǒng)計(jì)結(jié)果找到信息量最大的特征子集垫释。

主成分分析法丝格。將原始的n維數(shù)據(jù)集通過(guò)正交變換轉(zhuǎn)換成不相關(guān)的被稱(chēng)作主成分的數(shù)據(jù)集，變換后方差最大的特征即第一個(gè)主成分棵譬，其后的成分在與前述主成分正交條件限制下具有最大方差显蝌，保存前m（m＜n）個(gè)主成分就能保存最大的信息量。

特征一致性度量订咸。由手動(dòng)分割結(jié)果計(jì)算得來(lái)的特征值曼尊，需要對(duì)其進(jìn)行再測(cè)信度（test-retest）檢驗(yàn)，計(jì)算一致性相關(guān)系數(shù)脏嚷，將一致性相關(guān)系數(shù)小于某個(gè)值的頑健性低的特征濾除等骆撇。

第五步，預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估父叙。依據(jù)分析的類(lèi)型（即有無(wú)預(yù)測(cè)標(biāo)簽）可以將分析方法分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)神郊。聚類(lèi)是最常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法肴裙，分層聚類(lèi)是最常用的聚類(lèi)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)常用的方法有感知機(jī)涌乳、K最近鄰法蜻懦、決策樹(shù)、線(xiàn)性回歸夕晓、支持向量機(jī)宛乃、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)等蒸辆。影像組學(xué)分析的最終目的是使建立的模型不僅對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)有很好的預(yù)測(cè)能力征炼，而且對(duì)未知的數(shù)據(jù)也有很好的預(yù)測(cè)能力，這就要求選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ褪箿y(cè)試誤差最小躬贡。常用的模型選擇方法有正則化和交叉驗(yàn)證谆奥。依據(jù)分析目的（即標(biāo)簽類(lèi)型），也可以將監(jiān)督學(xué)習(xí)分為分類(lèi)預(yù)測(cè)和回歸預(yù)測(cè)逗宜。相應(yīng)的模型性能評(píng)價(jià)指標(biāo)一般采用的是分類(lèi)準(zhǔn)確率和損失函數(shù)。

影像組學(xué)的核心是將低維視覺(jué)特征空骚、高維復(fù)雜特征和臨床經(jīng)驗(yàn)特征結(jié)合纺讲，全面分析感興趣區(qū)異質(zhì)性，尋找影像組學(xué)特征與感興趣區(qū)的表觀特征囤屹、分子標(biāo)志物之間的聯(lián)系熬甚。這就需要在影像組學(xué)研究中收集病人的臨床信息、基因分子表達(dá)信息等肋坚。并且為了使最終建立的模型可以推廣應(yīng)用乡括，就必須要考慮模型的泛化能力，最好的解決方法就是進(jìn)行多中心驗(yàn)證智厌。實(shí)現(xiàn)這些過(guò)程需要建立可以規(guī)范化管理和高效利用的數(shù)據(jù)平臺(tái)诲泌，以用于影像、臨床信息和基因表達(dá)狀態(tài)等數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)铣鹏、檢索和分析敷扫，同時(shí)將影像組學(xué)特征提取、選擇和模型訓(xùn)練等方法有效地整合到數(shù)據(jù)平臺(tái)中诚卸，一體化地實(shí)現(xiàn)影像組學(xué)的應(yīng)用葵第。

3.1.2 影像組學(xué)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用

作為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域一種新興的研究方法，影像組學(xué)利用信息挖掘等信息技術(shù)合溺，通過(guò)從不同模態(tài)的影像中提取定量的高通量影像特征卒密，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了感興趣區(qū)域異質(zhì)性的診療和預(yù)后評(píng)估。例如Aerts H J等人于2014年回顧分析了1 019例肺癌和頭頸癌患者的CT影像棠赛，利用影像組學(xué)分析方法哮奇，非侵入式地分析了影像特征與臨床分型膛腐、基因表達(dá)圖譜的關(guān)聯(lián)性，揭示了影像特征與基因表達(dá)的潛在關(guān)系屏镊，提出了一種可以量化和監(jiān)控治療期間腫瘤表型改變的方法依疼，引發(fā)了國(guó)內(nèi)外影像組學(xué)研究的熱潮。Cui Y等人回顧分析了兩個(gè)研究中心79例膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者的資料信息而芥，從T1增強(qiáng)序列和磁共振成像液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列（FLAIR）兩個(gè)模態(tài)的MR影像中提取了多區(qū)域的影像特征律罢，將影像特征與患者總生存期進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè)分析，采用多參數(shù)的LASSO回歸棍丐，構(gòu)建了患者總生存期預(yù)測(cè)模型误辑，提供了一種腫瘤內(nèi)部子區(qū)域分割方法，驗(yàn)證了影像組學(xué)可以為患者提供具有生存期預(yù)測(cè)價(jià)值的信息歌逢。Huang Y Q等人回顧分析了500余例進(jìn)行結(jié)直腸癌手術(shù)的患者資料巾钉，利用影像組學(xué)方法，對(duì)影像特征和臨床病理特征（血清標(biāo)記物和臨床指標(biāo)）進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析秘案，構(gòu)建了結(jié)直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移術(shù)前預(yù)測(cè)模型砰苍，與傳統(tǒng)CT影像學(xué)評(píng)估相比，影像組學(xué)預(yù)測(cè)模型術(shù)前淋巴結(jié)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高了14.8%阱高，為醫(yī)生進(jìn)行結(jié)直腸癌的術(shù)前決策提供了重要參考赚导。目前，影像組學(xué)被用于多種疾病的良惡性判定赤惊、生存期預(yù)測(cè)吼旧、生物分子標(biāo)志物狀態(tài)及淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)等，為醫(yī)生的診斷未舟、治療決策圈暗、預(yù)后管理等提供了具有參考價(jià)值的預(yù)測(cè)模型，具有重要的臨床價(jià)值和應(yīng)用前景裕膀。

3.2 深度學(xué)習(xí)介紹及其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用

近年來(lái)员串，隨著算法、算力和數(shù)據(jù)量的不斷提升昼扛，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中昵济，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為首選技術(shù)。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)重要的低級(jí)特征（如線(xiàn)條和邊緣）野揪，并且能夠從低級(jí)特征中迭代地提取更復(fù)雜和更高級(jí)的特征（如形狀等）访忿，其端到端的設(shè)計(jì)給模型提供了更多可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)節(jié)的空間，增加了模型的整體契合度斯稳『Ｃ基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法在2012年的全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)競(jìng)賽ImageNet Classification中取得了壓倒性的勝利，引起了廣泛關(guān)注挣惰。醫(yī)學(xué)圖像分析也是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域卧斟，筆者回顧了近年來(lái)深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用殴边，統(tǒng)計(jì)了自2012年起相關(guān)的會(huì)議和期刊論文發(fā)表情況。筆者發(fā)現(xiàn)珍语，2012—2014年結(jié)合深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析論文總數(shù)不足30篇锤岸，而相關(guān)研究在2015年后迅速增長(zhǎng)，截至2018年11月板乙，相關(guān)論文發(fā)表量已經(jīng)高達(dá)350余篇（如圖6所示）是偷。

圖6???2012年至2018年11月結(jié)合深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像分析論文發(fā)表數(shù)量統(tǒng)計(jì)

深度學(xué)習(xí)一般包括監(jiān)督學(xué)習(xí)模式和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式。

監(jiān)督學(xué)習(xí)模式中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前醫(yī)學(xué)圖像分析中研究最多的機(jī)器學(xué)習(xí)算法募逞。其主要原因是CNN在過(guò)濾輸入圖像時(shí)保留了空間關(guān)系蛋铆。空間關(guān)系在放射學(xué)中至關(guān)重要放接，例如刺啦，骨骼邊緣與肌肉、正常組織與癌組織的連接等纠脾。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network,RNN）可以利用內(nèi)部記憶處理任意時(shí)序的輸入序列玛瘸，常被用于時(shí)間性分布數(shù)據(jù)。長(zhǎng)短期記憶（long short-term memory苟蹈，LSTM）網(wǎng)絡(luò)是RNN的一種特殊類(lèi)型糊渊，它的出現(xiàn)解決了RNN在實(shí)際訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)的梯度消失問(wèn)題。在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域汉操， RNN主要用于分割任務(wù)再来。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模式中的自動(dòng)編碼器以無(wú)監(jiān)督的方式學(xué)習(xí)編碼蒙兰，無(wú)需訓(xùn)練標(biāo)簽磷瘤，減少了模型的維度和復(fù)雜性，同時(shí)通過(guò)重建輸出搜变，可以生成與輸入數(shù)據(jù)類(lèi)似的新數(shù)據(jù)采缚，用以解決醫(yī)學(xué)圖像分析中標(biāo)記數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題。受限玻爾茲曼機(jī)（restricted boltzmann machine,RBM）是由可見(jiàn)層和隱藏層組成的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挠他，層間彼此連接扳抽，但層內(nèi)無(wú)連接。RBM使用輸入數(shù)據(jù)的反向傳遞生成重建殖侵，并估計(jì)原始輸入的概率分布贸呢。RBM被用于降維、分類(lèi)拢军、回歸楞陷、協(xié)同過(guò)濾、特征學(xué)習(xí)等茉唉，是組成深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief network,DBN）的基礎(chǔ)部件固蛾。GAN通過(guò)生成模型和判別模型的互相博弈结执，學(xué)習(xí)并產(chǎn)生更好的輸出，是近年來(lái)復(fù)雜分布上無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)頗具前景的方法之一艾凯。GAN及其擴(kuò)展已被用來(lái)解決很多具有挑戰(zhàn)性的醫(yī)學(xué)圖像分析問(wèn)題献幔，如醫(yī)學(xué)圖像去噪、重建趾诗、分割蜡感、檢測(cè)或分類(lèi)。此外沧竟，GAN合成圖像的能力也被用于解決醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中標(biāo)記數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期稀缺性的問(wèn)題铸敏。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括分類(lèi)、檢測(cè)悟泵、分割和配準(zhǔn)杈笔。

3.2.1 分類(lèi)

分類(lèi)主要涉及病變良惡性分類(lèi)和多種疾病的鑒別。Lo S C B等人早在1995年就通過(guò)CNN檢測(cè)到了胸片中的肺結(jié)節(jié)糕非，他們使用了55個(gè)胸片和包含兩層隱藏層的CNN判斷區(qū)域是否有肺結(jié)節(jié)蒙具。隨后，Rajkomar A等人將胸片訓(xùn)練樣本增加到150 000個(gè)朽肥，輸入GoogLeNet中微調(diào)（fine-tune）禁筏，他們將圖像的方向分為正面視圖和側(cè)面視圖，準(zhǔn)確率接近10 0％衡招。肺炎是世界范圍內(nèi)常見(jiàn)的健康問(wèn)題篱昔。Rajpurkar P等人采用改良的DenseNet，使用來(lái)自ChestXray14的112 000張圖像數(shù)據(jù)集始腾，對(duì)胸片上看到的14種不同疾病進(jìn)行分類(lèi)州刽。要實(shí)現(xiàn)該任務(wù)并且得到高精度的預(yù)測(cè)模型，通常需要大量帶標(biāo)簽同時(shí)標(biāo)注異常位置的圖像浪箭，然而這樣的數(shù)據(jù)獲取起來(lái)十分昂貴穗椅，尤其是具有位置注釋的數(shù)據(jù)。Li Z等人通過(guò)弱監(jiān)督方法設(shè)計(jì)了統(tǒng)一模型奶栖，對(duì)只含少量位置注釋的圖像進(jìn)行訓(xùn)練匹表。在訓(xùn)練階段，使用多實(shí)例學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)兩種類(lèi)型的圖像宣鄙；在測(cè)試階段袍镀，模型同時(shí)預(yù)測(cè)出疾病的類(lèi)別和定位，如圖7所示冻晤。Shen W等人基于LIDC-IDRI數(shù)據(jù)集中1 010位患者的帶標(biāo)記的CT肺部圖像苇羡，將CNN與支持向量機(jī)（support vector machine, SVM）和隨機(jī)森林（random forest, RF）分類(lèi)器結(jié)合使用，將肺結(jié)節(jié)分類(lèi)為良性或惡性明也，該方法對(duì)肺結(jié)節(jié)分類(lèi)的準(zhǔn)確度為86％宣虾，同時(shí)惯裕，還發(fā)現(xiàn)該模型對(duì)不同級(jí)別的噪聲輸入具有很強(qiáng)的頑健性。除肺部病變外绣硝，還有許多其他應(yīng)用蜻势。Esteva A等人使用皮膚病照片和皮膚鏡圖像訓(xùn)練的皮膚癌診斷模型準(zhǔn)確率已優(yōu)于人類(lèi)皮膚科醫(yī)生。Pratt H等人在約90 000個(gè)眼底圖像上訓(xùn)練CNN模型鹉胖，對(duì)糖尿病性視網(wǎng)膜病變（DR）嚴(yán)重程度進(jìn)行分類(lèi)握玛，準(zhǔn)確率為75％。

圖7???弱監(jiān)督胸部疾病定位與分類(lèi)流程

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法也是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域甫菠。Suk H I等人將fMRI圖像分類(lèi)挠铲，得到健康或輕度認(rèn)知障礙的診斷，使用RBM的堆疊結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)不同大腦區(qū)域之間的分層功能關(guān)系寂诱。

3.2.2 檢測(cè)

計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)（computer-aided detection,CADe）是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域拂苹，因?yàn)樵跈z查中遺漏病變會(huì)對(duì)患者和臨床醫(yī)生產(chǎn)生嚴(yán)重后果。CADe的目標(biāo)是在圖像中定位異程等鳎或可疑區(qū)域瓢棒，從而提醒臨床醫(yī)生。CADe旨在提高患病區(qū)域的檢出率丘喻，同時(shí)降低假陰性率脯宿。Shin H C等人評(píng)估了5種CNN結(jié)構(gòu)，用于CT掃描檢測(cè)胸腹部淋巴結(jié)和間質(zhì)性肺病泉粉。檢測(cè)淋巴結(jié)很重要连霉，因?yàn)樗鼈兛赡苁歉腥净虬┌Y的標(biāo)志物。他們使用GoogLeNet獲得了縱隔淋巴結(jié)檢測(cè)模型嗡靡，AUC（area under curve）評(píng)分為0.95跺撼，靈敏度為85％。Becker A S等人通過(guò)訓(xùn)練模型從乳房鉬靶圖像中檢測(cè)乳腺癌叽躯， AUC評(píng)分為0.82财边，與經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師相當(dāng)肌括。Wang X等人采用T2加權(quán)MR圖像訓(xùn)練CNN模型点骑，用以檢測(cè)前列腺癌， AUC評(píng)分為0.84谍夭，明顯高于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如基于尺度不變特征變換特征的支持向量機(jī)模型黑滴，AUC為0.70）。

DeepLesion是迄今全球規(guī)模最大的多類(lèi)別紧索、病灶級(jí)別標(biāo)注的開(kāi)放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集袁辈，含有32 735個(gè)帶標(biāo)記的病灶實(shí)例，包括來(lái)自全身各個(gè)部位的關(guān)鍵影像學(xué)發(fā)現(xiàn)珠漂，比如肺結(jié)節(jié)晚缩、肝腫瘤尾膊、淋巴結(jié)腫大等。Yan K等人基于DeepLesion數(shù)據(jù)集荞彼，開(kāi)發(fā)了一種通用的病變檢測(cè)器冈敛，為幫助放射科醫(yī)生找到患者身上所有類(lèi)型的病灶提供了技術(shù)可能，如圖8所示鸣皂。通用病灶檢測(cè)的難度遠(yuǎn)高于特定病灶檢測(cè)抓谴， DeepLesion中包含肺、肝寞缝、腎癌压、淋巴、胰腺荆陆、骨骼滩届、軟組織等各種病灶，病灶類(lèi)內(nèi)差異大被啼，類(lèi)間差異胸は拧（肺、肝的病灶相對(duì)容易檢測(cè)一些趟据，而一些腹腔中的病灶與周?chē)＝M織差異較腥纭）。為了改進(jìn)病灶檢測(cè)的精度汹碱，Yan K等人又提出了一種利用3D信息的檢測(cè)算法粘衬，將病灶識(shí)別準(zhǔn)確率提高到了84.37%。

圖8???基于DeepLesion構(gòu)建的通用病灶檢測(cè)流程

組織病理學(xué)圖像目前也越來(lái)越數(shù)字化咳促，Ciresan D C等人使用11~13層CNN識(shí)別來(lái)自MITOS數(shù)據(jù)集的50個(gè)乳房組織學(xué)圖像中的有絲分裂圖稚新。他們的方法分別達(dá)到了88%的精確度和70%的召回率。Yang X L等人使用5~7層CNN將腎癌組織病理學(xué)圖像分類(lèi)為腫瘤或非腫瘤跪腹，達(dá)到97%~98%的準(zhǔn)確度褂删。Sirinukunwattana K等人使用CNN檢測(cè)100個(gè)結(jié)腸直腸腺癌組織學(xué)圖像中的細(xì)胞核。

3.2.3 分割

CT和MRI的圖像分割研究涵蓋了肝臟冲茸、前列腺和膝關(guān)節(jié)軟骨等多種器官屯阀，但大量工作主要集中在腦部圖像分割，如腫瘤分割轴术。腫瘤分割在外科手術(shù)計(jì)劃中尤其重要难衰，可確定腫瘤的確切邊界，指導(dǎo)手術(shù)切除逗栽。Moeskops P等人通過(guò)集成3個(gè)CNN模型盖袭，將22個(gè)早產(chǎn)兒和35個(gè)成人的MRI腦圖像分類(lèi)和分割成不同的組織類(lèi)別，如白質(zhì)、灰質(zhì)和腦脊液鳄虱，該算法Dice系數(shù)在0.82和0.87之間弟塞。大多分割研究是關(guān)于二維圖像切片的，但Milleterai F等人應(yīng)用三維CNN分割了來(lái)自PROMISE2012挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)集的MRI前列腺圖像拙已。受到參考文獻(xiàn)[6]中U-Net架構(gòu)的啟發(fā)宣肚，他們提出了V-Net，并在MRI前列腺掃描中進(jìn)行了訓(xùn)練悠栓，Dice系數(shù)為0.869霉涨。Stollenga M F等人使用3D LSTM-RNN在6個(gè)方向上對(duì)腦部MR圖像進(jìn)行了分割，用金字塔方式重新排列了MD-LSTM中傳統(tǒng)的長(zhǎng)方體計(jì)算順序惭适，在2015年MRBrainS挑戰(zhàn)賽中取得了很好的分割結(jié)果笙瑟。Andermatt S等人使用帶有門(mén)控單元的3D RNN分割腦MR圖像中的灰質(zhì)和白質(zhì)，結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理和后處理操作癞志，進(jìn)一步提高了分割準(zhǔn)確率往枷。Singh V K等人提出了一種基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（conditional generative adversarial network,cGAN）的乳腺腫塊分割方法，生成網(wǎng)絡(luò)不斷學(xué)習(xí)腫瘤的內(nèi)在特征凄杯，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)不斷進(jìn)行強(qiáng)制分割错洁，該方法在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)庫(kù)（digital database for screening mammography,DDSM）公開(kāi)數(shù)據(jù)集和內(nèi)部數(shù)據(jù)集中提取的數(shù)十個(gè)惡性腫瘤上進(jìn)行了驗(yàn)證，獲得了0.94的Dice系數(shù)和0.89的Jaccard指數(shù)戒突，如圖9所示屯碴。

圖9???基于cGAN的乳腺腫塊分割和形態(tài)分類(lèi)流程

3.2.4 配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)用于神經(jīng)外科手術(shù)或脊柱外科手術(shù)，以定位腫瘤或脊柱骨界標(biāo)膊存，便于手術(shù)切除腫瘤或植入脊柱螺釘导而。Yang X等人使用來(lái)自開(kāi)放獲取系列影像研究（open access series of imaging studies，OASIS）數(shù)據(jù)集的MRI腦部掃描隔崎，以編碼器-解碼器方式堆疊卷積層今艺，以預(yù)測(cè)輸入像素將如何變形為最終像素。他們引用了高度形變微分同胚度量映射（large deformation diffeomorphic metric mapping,LDDMM）模型進(jìn)行配準(zhǔn)爵卒，同時(shí)在計(jì)算時(shí)間方面也取得了顯著的進(jìn)步虚缎。Miao S等人在合成X射線(xiàn)圖像上訓(xùn)練5層CNN，以便將膝關(guān)節(jié)植入物钓株、手部植入物和經(jīng)食道探針的三維模型配準(zhǔn)到二維X射線(xiàn)圖像上实牡，以便估計(jì)他們的姿勢(shì)。Yan P等人提出了對(duì)抗圖像配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)（adversarial image registration,AIRnet）配準(zhǔn)框架享幽，應(yīng)用于MR和經(jīng)直腸超聲（TRUS）圖像融合配準(zhǔn)铲掐，訓(xùn)練生成器和判別器兩個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拾弃，不僅可以獲得用于圖像配準(zhǔn)的網(wǎng)絡(luò)值桩，還獲得可以幫助評(píng)估圖像配準(zhǔn)質(zhì)量的度量網(wǎng)絡(luò)，如圖10所示豪椿。

圖10???基于AIR -net的MR和TRUS圖像配準(zhǔn)流程

人工智能在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用中也有著一定的挑戰(zhàn)奔坟。在醫(yī)學(xué)圖像分析中携栋，長(zhǎng)期缺乏可公開(kāi)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)更加稀缺咳秉。本文中提供的大多數(shù)數(shù)據(jù)集涉及的患者不到100人婉支。然而，盡管訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足澜建，但本文中的參考文獻(xiàn)在各項(xiàng)任務(wù)中的表現(xiàn)相對(duì)令人滿(mǎn)意向挖。訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)或類(lèi)不平衡也是醫(yī)學(xué)圖像分析中的重要問(wèn)題。盡管存在過(guò)度擬合的風(fēng)險(xiǎn)炕舵，但通過(guò)使用數(shù)據(jù)增廣來(lái)生成更多稀有或異常數(shù)據(jù)的訓(xùn)練圖像何之，可以改善這種數(shù)據(jù)不平衡效應(yīng)。

同時(shí)咽筋，還有一項(xiàng)非技術(shù)性的挑戰(zhàn)是人類(lèi)對(duì)人工智能分析結(jié)果的接受程度溶推。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別任務(wù)中已超過(guò)人類(lèi)表現(xiàn)，并且它們?cè)卺t(yī)學(xué)圖像分析中也可能比人類(lèi)表現(xiàn)更好奸攻。然而蒜危，當(dāng)患者被誤診、因AI或AI輔助醫(yī)療管理而患病時(shí)睹耐，就會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律和道德責(zé)任的問(wèn)題辐赞。由于深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在還不具有可解釋性，人們無(wú)法完全解釋黑盒算法的內(nèi)部工作機(jī)制硝训，因此占拍，更加突出了這方面問(wèn)題的嚴(yán)重性。

4 醫(yī)學(xué)影像與自然語(yǔ)言文本處理的結(jié)合分析

4.1 自然語(yǔ)言文本處理在醫(yī)學(xué)影像分析中的作用

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像視覺(jué)識(shí)別中表現(xiàn)卓越捎迫。主流的晃酒、應(yīng)用效果較好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型大多基于有監(jiān)督的訓(xùn)練過(guò)程，而有監(jiān)督的訓(xùn)練過(guò)程依賴(lài)于大規(guī)模高質(zhì)量的有標(biāo)注數(shù)據(jù)集≌蓿現(xiàn)有的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集（如ImageNet）通過(guò)AMT （Amazon mechanical turk）等大量人工操作完成圖像標(biāo)注贝次。在醫(yī)療影像的輔助診療等應(yīng)用場(chǎng)景下，眾多的研究機(jī)構(gòu)和公司投入了大量的資源用于構(gòu)建更大規(guī)模的有標(biāo)注的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集彰导。

然而蛔翅，在醫(yī)療影像研究方面，通過(guò)人工方式對(duì)醫(yī)療影像進(jìn)行標(biāo)注構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集具有非常大的挑戰(zhàn)性位谋，標(biāo)注者需要具備相當(dāng)程度的醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)知識(shí)山析，不能像普通的圖像標(biāo)注任務(wù)一樣進(jìn)行眾包。另外掏父，醫(yī)療影像的標(biāo)注工作要求更加細(xì)致笋轨，病灶的人工識(shí)別過(guò)程往往需要仔細(xì)閱片，并盡可能地發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)確標(biāo)注微小病灶，標(biāo)注速度慢爵政，標(biāo)注成本高仅讽，因此很多情況下標(biāo)注的準(zhǔn)確度往往不令人滿(mǎn)意。

現(xiàn)代醫(yī)院已經(jīng)逐步完成了信息化改造钾挟，并逐步向更加標(biāo)準(zhǔn)化洁灵、數(shù)字化的方向發(fā)展，醫(yī)療影像歸檔與通信系統(tǒng)（picture archiving and communication system, PACS）中不僅包含大量的醫(yī)療影像掺出，也包含與其相關(guān)的各種文本報(bào)告徽千，這些文本報(bào)告中含有相當(dāng)多的專(zhuān)業(yè)診斷信息。使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從這些文本中提取有價(jià)值的標(biāo)簽汤锨，對(duì)相關(guān)的影像進(jìn)行標(biāo)注罐栈，是自動(dòng)化生成有標(biāo)注影像數(shù)據(jù)集的一種有效途徑。

4.2 醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域結(jié)合自然語(yǔ)言文本處理的研究進(jìn)展

Schleg T等人最先發(fā)表了“用文本報(bào)告代替人工標(biāo)注醫(yī)療影像”的研究泥畅。在研究中收集使用了157例頻域光學(xué)相干斷層掃描技術(shù)（spectral-domain optical coherence tomography,SD-OCT）的視網(wǎng)膜圖像和相關(guān)的文本報(bào)告荠诬，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)挖掘文本報(bào)告中與病理相關(guān)的物體信息，對(duì)圖像進(jìn)行“某（病理相關(guān)的）物體是否出現(xiàn)”的標(biāo)注位仁，在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練CNN模型柑贞，訓(xùn)練得到的模型可根據(jù)視網(wǎng)膜影像預(yù)測(cè)“視網(wǎng)膜內(nèi)囊樣液體（intraretinal cystoid fluid,IRC）”“視網(wǎng)膜下液體（subretinal fluid,SRF）”“視網(wǎng)膜正常”3種結(jié)果聂抢。在具體實(shí)驗(yàn)中钧嘶， Schleg T等人使用SVM對(duì)報(bào)告文本進(jìn)行解析，挖掘出“與病理相關(guān)的物體”和“位置”的對(duì)結(jié)構(gòu)（[obj, loc]）琳疏，在此基礎(chǔ)上有决，構(gòu)建([物體1， 有/無(wú)],[物體2空盼， 有/無(wú)],…)的向量书幕，作為標(biāo)簽對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行二分（出現(xiàn)或未出現(xiàn)）標(biāo)注，并訓(xùn)練CNN模型揽趾。

Shin H C等人構(gòu)建了包括78萬(wàn)例來(lái)自PACS的CT/MRI影像（含頭台汇、胸等多個(gè)身體部位）和文本報(bào)告的數(shù)據(jù)庫(kù)，使用基于隱含狄利克雷分布（latent dirichlet allocation,LDA）主題模型的文檔主題學(xué)習(xí)（document topic learning）篱瞎，分層次挖掘文本報(bào)告中的詞匯苟呐，對(duì)影像進(jìn)行標(biāo)注，并訓(xùn)練深度CNN模型俐筋，訓(xùn)練的模型可以根據(jù)CT/MRI影像生成來(lái)自3個(gè)不同層級(jí)的詞匯牵素。Shin H C等人對(duì)文本報(bào)告的L DA挖掘是分層次的，包括頂級(jí)詞匯（如“MRI”“胸”）澄者、次級(jí)詞匯（如“腫塊”“增強(qiáng)”）笆呆，目的是挖掘文本報(bào)告中盡可能多的“潛在主題”请琳。在此基礎(chǔ)上，使用ImageNet的預(yù)訓(xùn)練模型（pre-trained model）腰奋，以主題詞作為標(biāo)簽单起，對(duì)影像進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)抱怔，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)劣坊，得到初始CNN模型自脯。為了得到更好的“圖像到文本”的輸出丈氓，Shin H C等人使用了一系列自然語(yǔ)言處理技術(shù)：通過(guò)文本向量化（word to vector）建模和Skip-Gram建模去除詞匯級(jí)別的歧義；利用疾病本體知識(shí)（disease-ontology）構(gòu)建二元語(yǔ)法語(yǔ)言模型（bi-grams）训貌，進(jìn)行影像與“病理文字描述”之間的關(guān)系挖掘匹配灌危。主題詞是分層次的康二，訓(xùn)練得到的CNN模型預(yù)測(cè)結(jié)果也是分層次的，最終得到的CNN模型可以根據(jù)影像生成3個(gè)不同層級(jí)的輸出詞匯勇蝙，如圖11所示沫勿。

圖11???分層次的主題詞輸出

Wang X S等人提出了參考文獻(xiàn)中的兩個(gè)問(wèn)題：類(lèi)別極度不平衡（最多的類(lèi)別包含113 037個(gè)圖像，某些類(lèi)別僅包含幾十個(gè)圖像）味混；類(lèi)別不是“視覺(jué)關(guān)聯(lián)”的产雹，導(dǎo)致Shin2015訓(xùn)練出的CNN模型不像ImageNet的CNN模型那樣適合用來(lái)遷移學(xué)習(xí)。

為了解決以上問(wèn)題翁锡，Wang X S等人設(shè)計(jì)了LDPO框架（looped deep pseudo-task optimization framework）蔓挖，如圖12所示，該框架的核心思想如下：

訓(xùn)練CNN模型的過(guò)程中馆衔，當(dāng)聚合出未知的類(lèi)別時(shí)瘟判，使用“偽標(biāo)簽”進(jìn)行標(biāo)注（而不是先從文本報(bào)告中挖掘標(biāo)簽標(biāo)注）；

使用通用的ImageNet預(yù)訓(xùn)練CNN模型和通過(guò)文本挖掘出主題標(biāo)簽（topic label）的CNN模型進(jìn)行特征提取與編碼角溃，不斷迭代優(yōu)化拷获；

當(dāng)圖像聚類(lèi)相對(duì)穩(wěn)定時(shí)，對(duì)每個(gè)聚類(lèi)對(duì)應(yīng)的文本報(bào)告分別進(jìn)行語(yǔ)義標(biāo)簽挖掘减细。

Wang X S等人使用和Shin2015相同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)刀诬，得到了更優(yōu)的語(yǔ)料標(biāo)簽輸出和更適合遷移學(xué)習(xí)的模型。

圖12???LDPO框架

Shin H C隨后基于醫(yī)學(xué)主題詞表（medical subject heading,MeSH）標(biāo)簽進(jìn)行了X光胸片的研究邪财，此研究的關(guān)注點(diǎn)是通過(guò)CNN-RNN聯(lián)合學(xué)習(xí)（joint learning）訓(xùn)練可以生成X光胸片影像描述（主題）的模型陕壹。Shin團(tuán)隊(duì)使用的數(shù)據(jù)集是OpenI中的部分X光胸片影像（已有MeSH標(biāo)注）和文本報(bào)告。MeSH是一種對(duì)影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)树埠，數(shù)據(jù)集中的所有影像已經(jīng)打好MeSH標(biāo)簽（如圖13所示）糠馆，包含17種疾病的標(biāo)注模式（disease annotation pattern）。Shin首先對(duì)這些打好MeSH標(biāo)簽的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)怎憋，完成圖像的初始編碼又碌，得到初始的CNN模型九昧。

圖13? ?標(biāo)注MeSH標(biāo)簽的X光胸片

在此基礎(chǔ)上，Shin團(tuán)隊(duì)使用迭代瀑布模型（recurrent cascade model）進(jìn)行影像/文本上下文的關(guān)聯(lián)毕匀，生成關(guān)聯(lián)向量铸鹰，并不斷迭代優(yōu)化，得到詞匯序列標(biāo)簽皂岔。具體使用的RNN實(shí)現(xiàn)包括LSTM和門(mén)控遞歸單元（gated recurrent unit,GRU）蹋笼。

最終得到的CNN模型可對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)標(biāo)簽作為RNN模型的輸入躁垛，生成5個(gè)詞匯的描述剖毯，如圖14所示。

圖14???輸出5個(gè)詞匯的標(biāo)簽描述

Wang X S等人提出要建設(shè)大規(guī)模多標(biāo)簽胸片X光影像數(shù)據(jù)集ChestX-ray8教馆，以解決醫(yī)療影像領(lǐng)域缺乏已標(biāo)注數(shù)據(jù)庫(kù)的難題逊谋。Wang X S的團(tuán)隊(duì)從PACS中采集了32 717個(gè)病人的脫敏數(shù)據(jù)，包含108 948張X光正片土铺，并使用人機(jī)聯(lián)合的方式（基于少量人工標(biāo)注的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方式）對(duì)疾病類(lèi)型和位置進(jìn)行了多標(biāo)簽標(biāo)注胶滋，如圖15所示。

圖15???參考文獻(xiàn)中的8種常見(jiàn)胸部疾病

使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)挖掘文本報(bào)告中的8種常見(jiàn)病悲敷。具體步驟包括：使用DNorm和MetaMap挖掘文本中的病理關(guān)鍵詞（疾病名稱(chēng)和疾病相關(guān)的實(shí)體）究恤，并使用Python開(kāi)源自然語(yǔ)言處理工具包（natural language toolkit,NLTK）和布朗實(shí)驗(yàn)室的語(yǔ)言信息處理分析器（David McClosky模型）處理文本中的模糊詞和否定詞（如“疑似氣胸”“并非氣胸”等）。在此基礎(chǔ)上镀迂，使用8種疾病名稱(chēng)作為標(biāo)簽對(duì)圖像進(jìn)行第一輪標(biāo)注丁溅。利用第一輪標(biāo)注結(jié)果（8種疾病標(biāo)簽），在每種疾病中選出200個(gè)實(shí)例（共1 600個(gè)實(shí)例）探遵，并由一名專(zhuān)業(yè)醫(yī)師通過(guò)邊界矩形框（bounding box, B-Box）方式標(biāo)注出每種疾病的位置窟赏，保存在XML中，作為后續(xù)CNN訓(xùn)練的基礎(chǔ)箱季。深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中用到了ImageNet的預(yù)訓(xùn)練模型（即AlexNet涯穷、GooLeNet）以及VGGNet-16和ResNet-50等模型。最終訓(xùn)練的模型可用于標(biāo)注胸片X光影像中的疾病和位置藏雏。

在后續(xù)的研究中拷况，Wang X等人進(jìn)一步通過(guò)擴(kuò)展論文的arxiv版本建設(shè)ChestXray8庫(kù)，擴(kuò)充影像實(shí)例掘殴，加入更多的疾病類(lèi)型的標(biāo)注赚瘦，形成了Chest X-ray14數(shù)據(jù)集，并進(jìn)一步提出了RNN-CNN結(jié)合方法基于該數(shù)據(jù)集的影像分類(lèi)模型奏寨，該數(shù)據(jù)集是目前有標(biāo)注的規(guī)模最大的醫(yī)療影像開(kāi)放數(shù)據(jù)集起意，其中包含14種疾病、30 805名患者的112 120張前胸X光圖片病瞳。

ChestX-ray14的超大規(guī)模迅速吸引了諸多研究者在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行研究揽咕， Yao L等人在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了基于LSTM的分類(lèi)模型悲酷，取得了平均80%以上的準(zhǔn)確率；吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)的Rajpurkar P等人基于ChestX-ray14數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了一個(gè)121層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CheXNet亲善，并取得了平均84%以上的準(zhǔn)確率设易，并在數(shù)個(gè)疾病的分類(lèi)準(zhǔn)確率超過(guò)了90%，研究人員在文獻(xiàn)中稱(chēng)“新技術(shù)已經(jīng)在識(shí)別胸透照片中肺炎等疾病的準(zhǔn)確率上超越了人類(lèi)專(zhuān)業(yè)醫(yī)師”蛹头。

另外一種自動(dòng)化的數(shù)據(jù)集構(gòu)建趨勢(shì)也值得關(guān)注顿肺，參考文獻(xiàn)首先在12 600張無(wú)標(biāo)注影像數(shù)據(jù)中人工標(biāo)注了100張影像數(shù)據(jù)，通過(guò)學(xué)習(xí)100張少量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)掘而，構(gòu)建對(duì)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的粗糙標(biāo)注后由人工進(jìn)行審核挟冠，并將人工審核通過(guò)的數(shù)據(jù)作為標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行下一輪迭代于购，整體進(jìn)行6輪迭代后袍睡，得到了較高質(zhì)量的半自動(dòng)化手部骨骼影像數(shù)據(jù)集。

隨著醫(yī)療人工智能場(chǎng)景落地的需求加劇肋僧，工業(yè)界也注意到了利用文本挖掘技術(shù)輔助構(gòu)建醫(yī)療影像有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的應(yīng)用前景斑胜。在一些工作中，應(yīng)用自然語(yǔ)言處理結(jié)合圖像認(rèn)知模型賦能真實(shí)世界臨床數(shù)據(jù)嫌吠，通過(guò)人在環(huán)路（human-in-the-loop）的方法止潘，迭代構(gòu)建基于臨床數(shù)據(jù)的有標(biāo)注、標(biāo)準(zhǔn)化辫诅、大規(guī)模數(shù)據(jù)凭戴，通過(guò)醫(yī)工結(jié)合和醫(yī)學(xué)研究大數(shù)據(jù)的方法，有望夯實(shí)醫(yī)療影像分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)炕矮，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療影像輔助診斷么夫、影像智能設(shè)備、影像自診等智能場(chǎng)景的大范圍突破肤视。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述档痪，AI在醫(yī)學(xué)影像中有非常廣泛的應(yīng)用，本文列舉的只是很小的一部分邢滑。從這些研究成果中不難看出腐螟，AI已經(jīng)在推動(dòng)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備智能化、數(shù)據(jù)采集規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化困后、數(shù)據(jù)分析自動(dòng)化等方面取得了重要的進(jìn)展乐纸。隨著數(shù)據(jù)的積累和技術(shù)的進(jìn)一步成熟，AI與醫(yī)療的結(jié)合將產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益摇予，改變醫(yī)療資源緊缺的現(xiàn)狀汽绢，在技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下迅速提高基層醫(yī)生的診療水平，切實(shí)解決看病難的問(wèn)題趾盐。