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Radiology新刊收录上海长征医院与推想科技联合科研成果

时间:2019-06-22 18:23 来源:未知 作者:admin

  这是由中华医学会放射学分会候任主任委员、上海长征病院影像医学与核医学科主任刘士远传授团队与推想科技科研团队强强结合的科研功效,文中提出的深度进修模子,能够提拔分歧类别肺结节检出的活络度,且不受辐射剂量、患者春秋或放射设备品牌影响。同时,借助深度进修模子辅助诊断能够提拔人工检测活络度并削减阅片时间。

  此项研究从国内多家顶级病院共回首性收集13,159张薄层CT图像,并把满足入组尺度的12,754张图像随机分为锻炼+验证集(91.1%)和测试集(8.9%),以评估深度进修模子。

  基于推想科技AI学者科研平台InferScholar® Center的强大能力,定制化深度进修模子神经收集布局由两个 CNN 模子构成:一个是作为特征提取器的DenseNet模子, 另一个是作为探测器的Faster R-CNN 模子。在这个模子中, DenseNet被用于特征提取和反向传布。分歧于常规CNN, DenseNet可间接被毗连而构成稠密的毗连收集,如许能够削减神经收集层数, 连结特征密度,提高模子的全体表示力。在研究过程中,测试数据中包含了在实在临床情况下具有的队列设想:分歧的辐射剂量(低剂量和尺度剂量)、患者春秋(3个春秋组)和放射设备品牌(4个品牌设备)。

  通过与高年资大夫双盲尝试设定的金尺度对比,本文中提出的深度进修模子相较于人工检测肺结节的活络度有所提高。自在响应受试者工作特征曲线(FROC)表示出高达0.86的活络度(每扫描包含8个假阳)。同时模子的平均表示与辐射剂量、患者春秋、设备品牌均无统计上的敏感性联系。

  接下来,研究还比力了放射科大夫在深度进修模子协助下的表示。请两位独立的放射科大夫起首在晦气用深度进修模子的环境下零丁阅片,然后在二次读片期间利用深度进修模子作为辅助。测试发觉,两位放射科大夫在利用深度进修模子后检测的活络度在所有类型的结节中都获得了提高,并且与晦气用该深度进修模子比拟, 两位放射科大夫的阅读时间都更短。同时,按照患者程度检测 LROC 曲线显示, 在深度进修的辅助下, 放射科大夫诊断的活络度获得了提高,而且具有较高的特同性和敏感性。

  该研究功效的颁发,意味着上海长征病院与推想科技结合研发的深度进修模子不只具有极高的机能表示,能够作为辅助东西协助放射科大夫大幅提拔工作效率和精确率,更主要的是能够将外界要素(辐射剂量、患者春秋、设备品牌)的影响降到最低,具有极强的鲁棒性,对降低患者的辐射损害、节约医疗成本等方面均具有主要的意义。

  同时,此研究也再次表白深度进修定制化模子对于临床现实问题处理的主要性,这也恰是推想AI学者科研平台InferScholar® Center的任务。

  InferScholar® Center是由推想科技自主研发的AI组学一体化科研平台,具有智能化多模态数据办理、智能化数据标注、深度进修自锻炼、影像组学多模子、硬件平台集成化的特征,努力于为临床使用场景供给定制化的深度进修模子,以大夫主导的体例锻炼AI模子,让AI真正协助临床处理现实问题。推想科技相信大夫才是AI模子不竭优化并临床使用的主导者,将出力于从易用性、可及性、平安性和无效性角度协助大夫处理AI利用问题,成为AI临床使用和科学研究的最佳伙伴。

  2015年,推想成为全球最早处置医学影像人工智能研究和产物化的团队之一。4年来,推想科技不断领跑,带动医学影像AI的前进和成长。本次与上海长征病院如许的中国顶级医学影像团队深度合作,再次证了然推想科技的科研实力和在医学影像AI范畴的带领地位。将来,推想科技会与更多医疗机构共同努力,鞭策医学影像AI更大的前进。

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