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《Nature》子刊收录宣武医院头颈CTA重建研究结果,AI重塑临床流程

作者:赵泓维 2020-10-14 08:00

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近日,《Nature 》子刊《Nature Communication》在线刊发了题为《Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck CTA using 3D convolutional neural network》的科研论文(IF=12.121)。该论文由首都医科大学宣武医院卢洁教授团队与数坤(北京)网络科技有限公司共同研究发布。论文第一作者为傅璠博士、通讯作者为卢洁教授。

 

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该研究首次利用3D卷积神经网络设计了一个可实现头颈CTA血管分割的后处理系统,能够自动除去骨影像,自动完成头颈CTA血管重建。通过这样的途径,该系统一定程度上重塑了头颈CTA临床路径。

 

通常而言,头颈CTA检查需要患者进行两次CT扫描,但在该模型的辅助之下,只需一次增强扫描,患者便能获得可用于重建的影像结果。同时,在长达两年的研究周期中,AI重建的精度与准确度也随着训练的推进而不断趋近于完美,逐渐能与资深医师相当。

 

作为发病率高、死亡率高、复发率高、医疗负担高的全球性疾病,卒中等脑血管病患者达千万级别。 对头颈CTA临床路径进行创新性突破,及其背后的临床价值是该研究成果被《Nature》子刊收录的重要原因之一。

 

此外,该论文的研究过程也提现了人工智能不断成长提高的过程——练就一个有效的模型并非一蹴而就,这是一个循序渐进的过程。

 

千万级患者量的临床需求

 

最新全球疾病负担研究(Global Burden of Disease Study,GBD)显示,我国总体卒中终生发病风险为39.9% ,位居全球首位,这意味着中国人一生中每5个人约有2个人会罹患卒中。此外,卒中也是我国疾病所致寿命损失年的第一位病因。《2019中国卫生健康统计提要》数据显示,2018年我国居民因脑血管病致死比例超过20%,这意味着每5位死亡者中至少有1人死于卒中。


全球而言,2019年3月11日,《Lancet Neurology》杂志发布的相关数据,2016年,仅卒中患病人数就为8010万,是全球第二大死亡原因。

 

缺血性卒中以及多种脑血管疾病诊疗中,头颈CTA检查是常规检查手段。然而,日益增加的检查量与有限CTA医师之间的矛盾,使得医院对于患者的需求应接不暇。科室工作压力逐渐增大,患者也许等待较长时间才能完成CTA检查预约及报告获取。

 

基于卷积神经网络的深度学习算法或能解决这一矛盾,自人工智能的洪流席卷医疗领域以来,许多医疗科技企业、医院学者纷纷尝试用AI的方式重塑CTA检查流程。提高CTA 检查效率、提高诊断准确率,其可能带来亿万患者的获益——这正是卢洁教授团队选择头颈CTA作为研究对象的重要因素之一,亦是全球医疗发展向善的趋势。


量变到质变,AI优化临床路径


经过多年发展,人工智能介入冠脉CTA的能力已经在实践之中得到验证,大量三甲医院心内科已经上线了数坤科技等AI企业研发的“AI+CTA”产品。但相比于冠脉CTA,头颈CTA的重建过程显得更为复杂,其中的难度提升来源于CT影像之中头颈血管解剖复杂以及骨显像带来的干扰。

 

“由于拍摄头颈CT时无法忽略颅骨部分,而颅骨密度高,在CT图像上会以与造影剂类似的高亮方式呈现,数值也非常接近。因此,医生必须使用一些特殊的方法将血管与颅骨区分出来。”数坤科技临床研究院负责人郭宁解释到。

 

具体而言,为消除颅骨显像对于重建的影响,医生往往会要求患者进行两次CT扫描,第一次不注射造影剂,第二次注射造影剂。在第一次CT扫描之中,能够显像的只有拥有高密度的颅骨部分,而第二次显像则能同时包含颅骨与血管。在进行两次扫描之后,对其结果进行图像减影,减去两次影像中均为高亮显示的颅骨及其他部分,剩下的便是重建需要的血管影像。

 

实际之中,这样的操作常常会遇到很多问题。首先,这种方式对于患者的配合度要求非常高,患者两次扫描的位置必须匹配,也不能移动,否则减影效果会有所欠缺。其次,两次CT检查无疑会给予患者更多的辐射剂量,虽然剂量仍然在安全范围之内,但容易引起患者的担忧。

 

AI介入后,头颈CTA的检查流程由此发生了较大的改变。将减少一次CT扫描,为患者带来更好的就医体验,而重建影像耗费的时间也将由此大幅降低。

 

亿次血管勾画验证,AI实现颅内细小血管精准分割


回到论文,整个实验大致可分为模型训练与模型验证两个部分。18259例头颈CTA数据集均采集于2017年6月至2018年11月间,由5家国内顶尖三甲医院协作提供。按照每个病例600幅影像,每张影像10根血管区域进行计算,整个实验过程已对超过一亿血管区域进行了AI勾画与分割。

 

为保证样本数据的有效性,研究人员手动检查排除了507项图像质量较差的样本数据,剩下9370例男性数据与8889例女性数据,所有参与者年龄均位于63±12岁这一区间。


image.png 研究设计

 

完成样本构建后,研究人员使用数坤科技开发的CerebralDoc AI模型对影像进行后处理重建。


一般的深度神经网络,在精度要求非常高的医疗图像中完成高标准的分割,难度比较大。比如,头颈血管特别是颅内血管由于比较细小在一副图像中只占几十甚至几个像素,在数坤之前,国内外都没有更好的网络能够大规模应用于临床。

 

数坤的CerebralDoc模型充分考虑了CT影像的三维特性和人体的组织器官特征,将待学习的组织目标(比如血管)的各类特征进行放大,在训练时能够充分将所需的特点进行学习提取。数坤专门设计的训练过程,能做到训练时从整体和局部分别观察血管,不断增强网络的鲁棒性,这是很独特的。

 

相比较数坤自己研发的前几代网络,新的神经网络在对颅内细小血管的追踪以及排除骨上又有突破。

 

数坤科技研究院负责人郭宁告诉动脉网:“这个实验进行至今已经超过2年。模型最初建立的时候,像一个刚刚出生的孩子,随着网络的快速成长,影像重建的准确率、效率,逐渐提升,到了论文发布时,AI的重建准确率已经趋近于100%。”

 

效率质量不断提升,医生+AI 优势互补


论文发布时,该AI的算法评价指标戴斯相关系数、血管加权分数和召回率均达到90%以上。

 

具体而言,AI 在独立测试集重建准确率达到了93.1%。而与152例手动重建数据进行对比,AI重建的合格率达到92.1%,此外,AI 重建VR图像的血管边界比手动重建更光滑、最大密度投影重建(MIP)图像的去骨效果更佳。


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a右脑中动脉闭塞,没有建立侧支循环; b基底动脉瘤伴血栓和钙化,可在CerebralDoc重建的MIP中观察到; c寰枕手术后,AI中的金属伪影得到了更好的抑制;     d直接由主动脉引起的右颈总动脉和左椎动脉的分叉严重狭窄

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AI重建和手动重建图像质量的比较。第一行可见AI 重建图像血管管壁更加光滑,分支显示更远;第二行可见手动去骨受扫描的影响较大

 

在效率提升上,AI同样发挥出优异的表现。该系统应用于宣武医院后,该院影像平均后处理时间由14.22±3.64min减至4.94±0.36min,时间缩短到原来的1/3。同时,技师的点击操作次数也因为AI的介入而飞速下降,由115.87±25.9下减至4下。

 

此外,使用5个月之后,宣武医院进行CTA后处理技师已经从3人缩减至1人。郭宁表示:“技师人数的变化反映了AI能力的成长,在实验之初,AI处理的结果仍需要医生进行修补确认,但随着模型逐渐成熟,医生已经能够将大部分工作交给AI进行,转而投身更有意义的分析与研究工作之中。这个时候,AI技术已经与医生的工作深入的融合在了一起。”

 

无远弗届


长期以来,我们一直无法通过定量的方式衡量AI为医生带来的价值,而本篇论文的研究方法无疑提供了一条合理的路径。

 

实验已经有效验证了AI在头颈CTA影像后处理中的优效性,研究团队仍在持续寻求提升空间。

 

郭宁告诉动脉网:“ 本次实验排除了一些存在伪影,或者存在先天血管畸变的病例,这将是我们下一阶段研究的重点目标。”

 

这放在整个人工智能领域同样适用。AI 经过了多年的发展,应用范围和应用深度上需医生和科学家团队不断向深度探索,接下来,我们还需要更多这样产学结合的成果,用实际结果证实AI的优效性。

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