近期,國際著名的醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域會議Miccai(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)上發(fā)表了莫納什大學(xué)戈宗元教授團(tuán)隊(duì)與Airdoc人工智能團(tuán)隊(duì)合作的題為:“Retinal Abnormalities Recognition Using Regional Multitask Learning”的研究論文。莫納什大學(xué)是澳大利亞規(guī)模最大的國立大學(xué)之一,其藥劑與藥理學(xué)專業(yè)位列全球第二位,僅次于哈佛大學(xué)。
研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的新方法,使用一個區(qū)域特定的多任務(wù)識別模型,通過三個子網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)視網(wǎng)膜不同區(qū)域的疾病。 這三個子網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練,分別識別影響視盤、黃斑和整個視網(wǎng)膜的疾病。以往基于深度學(xué)習(xí)自動篩查的研究主要集中在特定類型的視網(wǎng)膜疾病,但患者通常會同時患有多種視網(wǎng)膜病變,單一的解決方案在臨床應(yīng)用上就顯得有些力不從心,而此次研究成果可通過一個模型識別出36種不同的視網(wǎng)膜疾病,并且能夠同時識別視網(wǎng)膜上的多種疾病,大大提升了人工智能識別視網(wǎng)膜疾病的可應(yīng)用性。
患有視網(wǎng)膜疾病的人數(shù)隨著人口老齡化和電子屏幕的普及而增加,許多視網(wǎng)膜疾病,例如年齡相關(guān)性黃斑變性(AMD)和糖尿病性視網(wǎng)膜病變(DR),會造成不可逆的嚴(yán)重健康問題。與此同時,在三四線城市中,能夠檢查和醫(yī)治視網(wǎng)膜疾病的醫(yī)生鳳毛麟角,醫(yī)療資源緊張,不少人因此錯失了治療的最佳時機(jī)。本次研究成果可以不依賴醫(yī)生,直接使用人工智能算法識別,在確保同樣識別率的前提下,極大程度的提高了效率,同時也能幫助醫(yī)療資源緊缺的區(qū)域提高醫(yī)療質(zhì)量。
△ 多標(biāo)簽分類網(wǎng)絡(luò)
研究團(tuán)隊(duì)以多任務(wù)的方式設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò),框架包括兩個階段:
第一階段包括一個聯(lián)合檢測網(wǎng)絡(luò),用于檢測視盤和黃斑區(qū)。
第二階段由一個語義多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)組成,每個任務(wù)通過特定區(qū)域相關(guān)疾病標(biāo)注數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,同時輸出整個眼底、視盤和黃斑的疾病類別,如圖1所示。
為了評估提出方法的性能,研究團(tuán)隊(duì)收集了36種在篩查過程中常見的視網(wǎng)膜疾病,包括影響整個視網(wǎng)膜的疾病(如糖尿病性視網(wǎng)膜病變等)、 影響黃斑區(qū)域的疾病(如年齡相關(guān)性黃斑病變等)及影響視盤區(qū)域的疾病(如青光眼等)??偣彩占?6個類別的200817幅圖像,其中17385幅圖像包含多個標(biāo)簽,每幅圖像有三名有經(jīng)驗(yàn)的眼科醫(yī)師標(biāo)注,當(dāng)且僅當(dāng)不少于兩位眼科醫(yī)師同意的情況下,才能保留對應(yīng)視網(wǎng)膜圖像的標(biāo)簽。
在這項(xiàng)工作中,數(shù)據(jù)集被分為訓(xùn)練集(80%)、驗(yàn)證集(10%)和測試集(10%)。在所有這些圖像中,183432個圖像具有單個標(biāo)簽,16849個圖像具有兩個標(biāo)簽,536個圖像具有三個標(biāo)簽。
△ 輔助檢測框圖示
團(tuán)隊(duì)研究的方法包括兩部分:
(1) 黃斑和視盤區(qū)聯(lián)合檢測;
(2) 用于視網(wǎng)膜疾病語義分類的多任務(wù)學(xué)習(xí)。
首先訓(xùn)練一個基于YoloV3的聯(lián)合檢測模型來定位視盤和黃斑區(qū)域。將檢測到的視盤和黃斑區(qū)域圖像以及整個眼底圖像分別調(diào)整為300×300、600×600、800×800,然后輸入多標(biāo)簽疾病分類網(wǎng)絡(luò)。
分類網(wǎng)絡(luò)利用語義特征融合的思想對區(qū)域性疾病進(jìn)行分類。為了更好地理解所提出的模型,團(tuán)隊(duì)還為每個流繪制了與每個任務(wù)相關(guān)的類激活圖(CAM)。
△ 分類激活圖(CAM)
此次研究成功展示了多任務(wù)學(xué)習(xí)方法識別整個視網(wǎng)膜、黃斑和視盤疾病的有效性,而不是單任務(wù)分類,更適用于復(fù)雜的實(shí)際臨床應(yīng)用場景,高效、便捷、使用局限性小,可以幫助更多患者實(shí)現(xiàn)早發(fā)現(xiàn),早干預(yù),延緩基礎(chǔ)慢病的進(jìn)展,å的發(fā)生率。
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