百度开源肿瘤识别AI算法 准确率超专业病理医生
笔墨哥 发布于2018-06 浏览:34860 回复:311
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近日,百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法,将肿瘤识别定位准确率大幅提高。在公开数据集 Camelyon 16大赛测试集上,该算法的肿瘤定位 FROC 分数达到0.8096,超过专业病理医生水平以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。

除了病理学切片分析方面的研究,百度还在积极探索 AI 在眼底影像、放射影像、以及智能问诊等其他一些医疗领域的应用。

一直以来,病理切片分析都是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验丰富的病理医生来说,病理切片的阅片流程也十分困难复杂。一张40倍放大的电子化病理切片通常由超过十亿个像素点组成,磁盘空间大小超过1GB。

然而淋巴结附近微转移肿瘤细胞群可能最小只有不到1000像素的直径。而一旦发现微转移肿瘤细胞群,病人的治疗方案和预后可能就会有极大差别。因此,详尽的阅读病理切片,且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶,如同大海捞针,是一项十分复杂和耗时的任务(如图一所示)。

为了帮助病理医生更有效地阅读病理切片,研究人员提出了许多深度学习算法,来预测病理切片中的肿瘤细胞区域。由于原始病理切片的图片尺寸十分庞大,绝大部分深度学习算法只能将每张病理切片剪切成大量尺寸小些的图块,比如256x256像素。这样经典的深度卷积网络就可以被用来训练及预测每张图块是否是肿瘤区域。

然而在不知道图块周边区域的情况下,仅凭单张图块,有时候很难预测其是否为肿瘤区域,尤其是在肿瘤与正常组织交界部位。由此产生的假阳性也十分显著。


当病理医生碰到这种困难的情况时,通常会缩小当前感兴趣的图块,以观测周边区域,作出更准确的判断。类似的,百度研究院提出一种全新的深度学习算法,一次性输入一组3x3的图块,并联合预测每一张图块是否有肿瘤区域。图块之间的空间关系可以通过一种名为“条件随机场”的概率图模型来模拟。整套算法框架可以在 GPU 上进行端到端的训练,而不需任何后处理的步骤(如图所示)。


由于考虑到了相邻图块之间的空间关系,该算法让假阳性得以大大降低,算法预测的肿瘤区域也更加平滑(如图四所示)。对比之前的算法,这种算法除了真实肿瘤区域外,几乎没有引入任何其他假阳性区域。


图四. (a) 原始病理切片; (b) 病理医生标注,其中白色部分为肿瘤区域; (c) 以前算法预测的肿瘤区域; (d) 百度研究院“神经条件随机场”算法预测的肿瘤区域。

在 Camelyon 16大赛的测试集上,“神经条件随机场”算法获得了高达0.8096的肿瘤定位 FROC 分数,不仅显著超越了专业的病理医生水平(0.7240),也超过了之前大赛的最好成绩(0.8074)。同时,百度研究院也在 Github 上开源了整套算法代码,以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究,促进人工智能在医学图像分析领域取得更加长足的发展。

在提高病理切片检测的效率、准确性上,这种新的肿瘤检测算法拥有很大潜力。它让病理学家能更聚焦由算法突出的肿瘤区域,而不必搜索整个切片。当然,对算法的全面评估,也需要更大的数据集来做进一步临床研究。

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共311条回复 最后由用户已被禁言回复于2022-04
#313蓝兰兰111回复于2019-08
#310 rose20135188回复
这个成熟后医院检查就准确得多了吧

人工智能结合大数据,就能准确很多

 

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#312wangwei8638回复于2019-08
#274 蓝色的风339回复
未来会全部用人工智能

那需要很强大的智能,能推理、决策

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#311wangwei8638回复于2019-08
#303 喵呜喵呜喵小兔回复
医学还是专业的,人工智能技术也需要专业

融合创新,AI能影响很多行业

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#310rose20135188回复于2019-08

这个成熟后医院检查就准确得多了吧

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#309wangwei8638回复于2019-08
#304 喵呜喵呜喵小兔回复
用户确实不需要的冬那么多

应用是相对简单的

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#3088孤独患者的人8回复于2019-08
#304 喵呜喵呜喵小兔回复
用户确实不需要的冬那么多

踏踏实实做用户

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#3078孤独患者的人8回复于2019-08
#302 天枰不得不走回复
技术的事交给AI,我们负责体验就好

靠谱的开发者,给生活带来便利

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#3068孤独患者的人8回复于2019-08
#303 喵呜喵呜喵小兔回复
医学还是专业的,人工智能技术也需要专业

闻道有先后,术业有专攻

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#305喵呜喵呜喵小兔回复于2019-08
#299 海边蓝天下回复
人总要学着长大

 

对,所以我们都在积攒阅历

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#304喵呜喵呜喵小兔回复于2019-08
#302 天枰不得不走回复
技术的事交给AI,我们负责体验就好

用户确实不需要的冬那么多

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#303喵呜喵呜喵小兔回复于2019-08
#298 海边蓝天下回复
专业到看不懂

医学还是专业的,人工智能技术也需要专业

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#302天枰不得不走回复于2019-08
#298 海边蓝天下回复
专业到看不懂

技术的事交给AI,我们负责体验就好

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#301wangwei8638回复于2019-08
#299 海边蓝天下回复
人总要学着长大

嗯哪

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#300海边蓝天下回复于2019-08
#295 天枰不得不走回复
不变的真理,改变的技术,都在让医疗更便捷

对,其实技术能做到的话,减少失误,就能让医疗资源更加平等

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#299海边蓝天下回复于2019-08
#296 天枰不得不走回复
这就是成长的意义吧

人总要学着长大

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#298海边蓝天下回复于2019-08

专业到看不懂

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#297wangwei8638回复于2019-08
#292 笔墨哥回复
看来饱经岁月的磨砺呀

呵呵,人在江湖漂,哪能不挨刀

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#296天枰不得不走回复于2019-08
#292 笔墨哥回复
看来饱经岁月的磨砺呀

这就是成长的意义吧

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#295天枰不得不走回复于2019-08
#293 笔墨哥回复
以不变应万变

不变的真理,改变的技术,都在让医疗更便捷

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#294天枰不得不走回复于2019-08

有了这个就太方便了

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