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好消息！中國科學(xué)家實現(xiàn)基底細胞癌4.1秒人工智能精準(zhǔn)識別
近日，Airdoc人工智能算法團隊與中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院皮膚病醫(yī)院、密歇根大學(xué)計算醫(yī)學(xué)與生物信息學(xué)系合作發(fā)布了最新的研究成果。此次研究中，中國科學(xué)家通過人工智能算法深入學(xué)習(xí)研究，構(gòu)建出基于智能手機采集的目鏡切片圖像實現(xiàn)基底細胞癌的自動識別和分割。此分割模型較之前學(xué)術(shù)圈公布的同類模型在特異性敏感性都有大幅提升。
據(jù)了解，基底細胞癌是發(fā)病率最高的皮膚癌，也是人類最為常見的惡性腫瘤之一。除黑色素瘤以外的皮膚癌中，約80%都是基底細胞癌。由于發(fā)病率高，皮膚病理醫(yī)生每天都在跟基底細胞癌的病理切片打交道，工作量很大，而在基底細胞癌Mohs手術(shù)后判斷腫瘤切緣是否干凈時，類似的工作量更是大大地增加。
由姜祎群、熊健皓和李洪陽領(lǐng)銜的研究團隊使用了ResNet50和DeepLabV3對基底細胞癌的切片圖像進行癌變識別，和傳統(tǒng)研究使用高清掃描切片作為識別對象不同，本次研究識別的切片圖像來自于智能手機通過目鏡拍攝所得。研究人員在三種類型的圖像來源上建立了三個分類模型(分別針對：10X高清掃描切片、40X高清掃描切片和10X目鏡切片圖像)和一個分割模型，得出目鏡切片圖像的結(jié)果與高清掃描切片具有可比性，建立的模型AUC達到0.98，并且能在不同類型的測試數(shù)據(jù)集上達到0.93的AUC，泛化性非常好。這種模型是以后推廣使用價格低廉的目鏡圖片拍攝進行基底細胞癌檢測的一種有效辦法，可以減少購買高成本的掃描儀器，與此同時提供快速、準(zhǔn)確的識別癌組織。
為方便不同場景的應(yīng)用，科研團隊研發(fā)出三種不同的系統(tǒng)。第一種Segmentation-based BCC recognition system ，可以自動識別出癌組織，并在圖像中標(biāo)識清楚，花費時間約為16秒，能夠達到專家同等識別能力。第二種Classification- based BCC recognition system ，有無癌組織分類，直接反饋識別結(jié)果，實現(xiàn)在高精度前提下的高速識別，花費時間僅需500毫秒。第三種Cascade BCC recognition system ，具備以上兩種系統(tǒng)功能，并增添一個自動判斷模塊，在識別癌細胞前對圖像進行分類處理，在保持最高精準(zhǔn)識別度的前提下，選擇適合的識別方法，從而提高識別速度，僅需4.1秒即可完成。
本次研究首次實現(xiàn)利用智能手機自帶相機拍攝MOI，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動識別基底細胞癌，成功將人工智能深度學(xué)習(xí)算法引入到基底細胞癌的識別中，通過算法自動化識別，減少人力工作和不同地區(qū)、不同診斷醫(yī)生之間的診斷差別讓基底細胞癌患者得到更好更快更專業(yè)的治療，對推進基底細胞癌的研究有重大意義。
