电研制出“克隆”眼科 能筛查和辅助诊断罕见病先天性白内障

受到2015年谷歌DeepMind发表论文的启发,中国中山大学中山眼科中心的80后眼科医生林浩添和他的同事萌生出想要创建一个人工智能平台来挖掘他们在先天性白内障的临床数据,进而达到筛查和辅助诊断的目的。他们联合西安电子科技大学刘西洋教授利用ILSVRC
2014(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge of
2014)的冠军模型来建立识别先天性白内障的深度学习模型(该模型被认为在图像识别领域占主导地位,可用于训练和分类),取名为CC-Cruiser。本次研究成果于2017年1月30日发表在Nature
Biomedical Engineering期刊上。

澳门新葡3522最新网站,据了解,先天性白内障多在出生前后即已存在,或在儿童期内罹患。如果不能及时发现和治疗,患儿很可能面临失去视力的不幸。
2015年3月,林浩添医生与刘西洋教授开始进行先天性白内障机器诊断的合作研究。他们采用眼科影像的预处理和后处理,以及深层卷积神经网络等方法,研发了一个先天性白内障筛查的原型诊疗系统CC-Cruiser,并以云服务的形式辅助医生完成先天性白内障的自动诊断。相关研究《一种先天性白内障多医院合作管理的人工智能平台》之后发表。将优质医生的诊疗经验凝聚到机器里在研究过程中,刘西洋教授团队将深度学习方法与多种传统机器学习方法从多个角度进行了性能对比分析,研究《眼科图像的自动诊断方法的性能比较分析》在Nature子刊Scientific
Reports上发表。
“与我们合作的中山眼科中心是国内顶尖级的眼科中心,医生诊疗经验丰富,并长期的积累了数量堪称全球最多的先天性白内障患者病例。”刘西洋教授介绍说,“我们的研究就是通过将这种优质医生诊疗的经验凝聚到机器里,通过训练样本的形式让计算机进行深度学习,利用我们创建的系统,让更多患者能有机会接受高水准的医疗诊断和治疗。”

图为CC-Cruiser与人类医师的比较测试

西安新闻网讯(西安晚报记者任娜
西安日报记者姜泓)近日,西安电子科技大学软件学院刘西洋教授团队与中山大学中山眼科中心林浩添医生团队紧密合作,围绕先天性白内障机器诊断的合作研究,接连在Nature子刊上发表。西安新闻网讯(西安晚报记者任娜
西安日报记者姜泓)近日,西安电子科技大学软件学院刘西洋教授团队与中山大学中山眼科中心林浩添医生团队紧密合作,围绕先天性白内障机器诊断的合作研究,接连在Nature子刊上发表。

人工智能是医生的好帮手,这点大家都不陌生了。目前已经出现了很多用于筛查和辅助决策的医疗机器人,比如说IBM的Watson,Deepmind的AIphaGo,二者均建立在大数据上。然而,对于罕见病来说,很难获得高质量的数据,这就引发一个问题:在罕见病的筛查和辅助诊断中能否应用人工智能呢?

刘西洋教授介绍说,在实际应用中,可以通过在基层医院部署红反、裂隙灯与弥散光等专业相机,拍摄并将相关影像数据上传至设立在高资质医院的读图中心,由计算机系统进行筛查。如果通过计算机,“克隆”出众多达到进而超过医生平均水平的人工智能眼科医生来看片,人类医生则只需对结果做出确认,并在遇到疑难病症时进行再次诊断。这样一来,筛查效率和质量将得到大幅提升。对“晶”贴花黄
2015年合作伊始,刘西洋教授就清楚地认识到,要想让设想真正落地,“必须与医生深度融合,具体来说,要通过反复交流,将医生的经验最大可能地‘同声传译’为计算机能够接受的方式,具体到影像预处理和后处理中,体现在病历标注过程中。尤其是预处理和后处理,至关重要”。为此,刘西洋教授让自己的研究生长期在中山眼科中心与医生工作在一起。正是通过结合医生的先验知识,刘西洋教授和他的研究生明确了先天性白内障疾病总是发生在晶状体区域。在尝试了很多方法来获得晶状体区域后,他们发现,晶状和虹膜交界线类似于一个圆形,使用传统的计算机方法Canny算子和霍夫变换,可以准确地自动捕获晶状体区域,这样就可以排除掉大量诸如巩膜、眼睑、睫毛等噪声,从而大幅提高实验结果准确性。“对原始图像进行预处理和后处理可以说是我们研究中遇到的难点,为此我们进行了锲而不舍地寻寻觅觅。”刘西洋教授表示。针对预处理后的数据,刘西洋教授团队从疾病的三个角度进行了分级,构建模型实现了医生诊断先天性白内障疾病的全过程:筛查,三个不同尺度的分级,以及最后的治疗。

为了进一步探讨CC-Cruiser的通用性和实用性,研究者选择三家非眼科的医院进行测试,两家医院在广州市,一家在清远市。因为研究者希望CC-Cruiser最终帮助的对象就是这些缺乏现场眼科医生的医院。在57幅儿童眼部图片中,筛查的准确率为98.25%。危险评估的三项指标的准确率分别100%,
92.86% 和 100%。辅助决策的准确率为92.86%。

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对患者进行危险评估,评估主要有三个指标:晶状体的不透明面积、深浅和位置

研究对CC-Cruiser的性能进行了5次测试,结果都非常出色。在和人类眼科医生的50例图像比较测试中,三名眼科医生在第3例图片上都犯了错误——误将图片的高光区域诊断为先天性白内障,CC-Cruiser都做出了正确的诊断。在评估和辅助决策中,CC-Cruiser表现也不错,对所有需要进行手术的患者都给予了恰当的治疗。因此,CC-Cruiser的表现称得上是一名“合格的眼科医生”。

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“我们的团队目前正在深入开展先天性白内障、角膜炎、胬肉、结膜炎、视网膜病变等多种眼科疾病的诊断、眼科手术并发症预测等研究。”刘西洋教授说话干脆利落,亦如他高卷起的衬衣衣袖,“通过人工智能技术与医生的深度融合,期待我们更多的研究工作能够应用于临床实践。

之所以选择先天性白内障作为本次研究对象,因为这种疾病会导致失明和视力损伤,多在出生前后即已存在,或在儿童期内罹患,在我国发病率为0.05%。此外,它作为一种典型的罕见病,集合慢性和急性疾病的特点,适合测试案例。训练CC-Cruiser的图片集,研究者采用了来自中国卫生部儿童白内障计划例行检查的一部分图片,包括410幅不同严重程度

在研究过程中,刘西洋教授团队开发了眼科疾病的信息管理系统。医生通过使用信息系统,不断搜集新的病历和新的疾病数据。光“克隆”出“合格医生”还不够。刘西洋教授团队开发了一套辅助诊断软件,将训练好的模型搬到了“云”上,用于先天性白内障的医疗服务管理。不同于面向医院的Watson机器人,普通用户也可注册登录网站,上传自己的眼部图片,网站会当即给出诊断结果,包括:是否有病、面积大小、深浅、、治疗。经用户同意,其相关信息会被上传保存到数据库中。一旦CC-Cruiser患者进行手术,将立即通知CCPMOH的医生进行进一步确认。为了防止误诊和漏诊,每周CCPMOH的医生会检查所有上传的案例。之后,患者可以和医生通过网站提供的电子邮件及电话服务进行沟通,以此确认是否需要进行手术。目前,在林浩添医生的推动下,首个眼科专家级人工智能门诊即将在中山大学眼科中心。

研究者建立了CC-Cruiser的网站(

研究中,训练机器诊疗系统CC-Cruiser的图片集采用了来自中国卫生部儿童白内障计划例行检查的部分图片,所有图片均由两名有经验的眼科医生地进行分类和描述,第三名眼科医生对分歧案例提供咨询。完成训练后,CC-Cruiser主要具备三个功能:筛查患有先天性白内障的患者;对患者进行评估,评估主要有三个指标:晶状体的不透明面积、深浅和;协助眼科医生进行治疗决策。

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CC-Cruiser的网站的界面

然而,光当个“合格医生”可不够。目前中国的罕见病管理比较落后,主要是费用贵,地域比较分散,患者难以享受到专业高质量的护理。中国人口众多,罕见病管理往往存在漏诊或误诊以及不当的治疗决策等问题,这可和一直倡导的“精准治疗”目标相距甚远。为此,研究者将CC-Cruiser搬到了“云”上,用于先天性白内障的医疗服务管理。

筛查患有先天性白内障的患者

先天性白内障儿童患者的眼部图像,476幅正常儿童眼睛图像。所有图片均由两名有经验的眼科医师独立地进行分类和描述,第三名眼科医师对分歧案例提供咨询。这三名人类医师是没有接触过CC-Cruiser的。

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