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WCLC 2017|机器深度学习系统在肺结节智能检测中的运用

Published at: 2015年第1卷第S1期

杨达伟
关键词:

编者按:第18届世界肺癌大会将于2017年10月14日-18日在日本横滨召开。复旦大学附属中山医院的杨达伟主治医师将汇报“机器深度学习系统在肺结节智能检测中的运用”的研究成果,请看以下详细介绍。

作者简介

杨达伟,博士,复旦大学附属中山医院呼吸内科主治医师,从事呼吸内科肺部恶性肿瘤疾病的研究,主要研究方向为基于物联网医学技术的临床肺小结节肺癌早期诊断与预后预测的生物标志物谱研究。目前担任中国肺癌防治联盟联盟青年委员会干事、上海市呼吸病研究所物联网医学研究室副主任、世界华人肿瘤医师协会青年委员、中国非公立医疗机构协会物联网医疗专业委员会委员、近五年,发表国内外文章20篇,SCI论文13篇,总SCI影响因子累计66.341分。参与编写《物联网医学》、《实用物联网医学》、《现代呼吸病学》、《微小肺癌影像诊断与应对策略》和《物联网医学分级诊疗手册》等专著5部。已获得授权的发明专利5项,实用新型专利3项。

通讯作者:白春学

背景:自从深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)在大规模图像识别问题中的成功运用之后,在众多具有挑战的视觉分析中,例如图像分类、分割、目标检测等过程中,通过DCNNs的运用已可以接近人工分析的程度。在医学图像的分析中,DCNNs已被成功运用到针对病灶的探测、分割和诊断中。DCNN的优势在于其对原始输入数据等级分层的学习过程,而不需要人为手工去划分特征。

方法:本研究围绕提高DCNN在CT图像中自动检测肺结节的准确性,尤其针对直径小于4mm的结节检测。研究中,一共入组了171例复旦大学附属中山医院通过CT检查发现的肺结节病例,首先由DCNN系统(12Sigma)进行检测。然后系统检测的结果再由有经验的临床医生进行复核,标识出所有假阳性和遗漏的结节。在系统改良的过程中,所有小于4mm的假阳性和真实的结节会被学习。

结果:所有研究的数据集会被随机划分为训练集和测试集,其中训练集包括其中90%(154例扫描),测试集包括其中10%(17例扫描)的数据。图1展示了测试集在进行重训练前后自由响应受试者工作特征(free-response ROC,FROC)曲线。整体上,在所有的假阳性的水平上,检测的敏感性都得到了提升,尤其在低假阳性的水平区间,检测敏感性的提升最为明显。例如,当假阳性率控制在0.5/扫描时,检测的敏感性由0.36提升到了0.49。

结论:研究的结果表明,即使使用有限的数据集进行训练,深度卷积神经网络可以从错误中进行自我学习,并在肺小结节的识别中有效地提高敏感性。因此,我们相信,通过在更大数据集中的训练,在高假阳性的水平区间,我们同样可以观察到检测敏感性的显著提升。

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专刊微信推送目录(点击标题阅读原文)

1. WCLC 2017特刊序言|汪道远:聚焦肺癌精准医学:专家面对面

2. WCLC 2017特刊序言|Rafael Rosell:向中国致力于肺癌治愈研究的巨人们致敬

3. WCLC 2017特刊 | 范云:专精于一,知难而进

4. WCLC 2017特刊 | 常建华:立足本国,开展中国特色临床试验

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8. WCLC 2017特刊 | 李峻岭:一个医生的责任

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10. WCLC 2017特刊 | 善良无悔、心灵美丽的马老师

11. WCLC 2017特刊 | 束永前:尽自己所能,让病人活得更久、更好

12. WCLC 2017特刊 | 王哲海:才不近仙,德不近佛,不可为医

13. WCLC 2017特刊 | 吴一龙:大医必厚德,精博方至善

14. WCLC 2017特刊 | 谢聪颖:医早医未,传播快乐

15. WCLC 2017特刊 | 张力:只有是民族的,才是世界的

16. WCLC 2017特刊 | 医者张力,阳光踏实的协和人

17. WCLC 2017特刊 | 张贺龙:忠于使命,精于术业

18. WCLC 2017特刊 | 周清:“医医,师师,究究”

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