计算机程序比使用MRI图像的医生对脑癌的诊断更好

人脑的MRI图像，脑肿瘤复发并伴有放射线（放射线坏死）。肿瘤的结构比放射坏死的结构更不均匀（红色）。

磁共振成像（MRI）是一种利用核磁共振现象研究内部器官和组织的层析成像方法。由于大量的医学系列，MRI图像已成为普通人的常识，其中“医生”用严肃的眼光看这些图像，可立即建立正确的诊断。

实际上，一切都更加复杂。即使是训练有素的医生也可能会犯错误。使用MRI扫描诊断脑癌特别困难。一般来说，一个人经常犯错误，而这种错误往往会导致可悲的后果。好吧，如果我们将计算机系统纳入医生的工作呢？毕竟，他们学会了如何根据疾病描述和患者分析结果进行诊断。凯斯西储大学（Case Western Reserve University）的科学家决定通过大脑的MRI图像测试计算机系统在诊断癌症方面的能力。

事实证明，这并非徒劳。该项目开发的程序使诊断比人类医生更准确。该系统可以确定例如先前被诊断出患有癌症的患者的大脑中的异常形成。这个位置是一群被辐射杀死的死细胞，还是癌变？经过仔细分析图像，计算机可以确定所有这些。

“医学上最紧迫的问题之一是，如果患者已经被诊断出患有癌症，那么可能的治疗方案的规划，现在有必要确定放疗后细胞是否已经死亡或肿瘤没有消失，” Pallavi Tiwari说，该系统的开发人员之一。 “在MRI上，它们看起来几乎一样。”

但是放射线坏死和癌症的治疗方法截然不同。这就是问题所在-如果您输入有误，患者将无法获得所需的治疗，情况可能会大大恶化。您可以将坏死与肿瘤区分开，但这需要进行活检。这是昂贵的，并且需要大量时间进行分析。另外，活检是一种侵入性手术，也可能对患者的疾病产生负面影响。

为了开发该程序，研究人员使用了机器学习技术。科学家使用了MRI图像，根据这些图像，医生先前通过将这些图像加载到神经网络中来进行正确诊断。不仅医生参与该项目，工程师，其他领域的科学家和物理学家也在该系统上工作。为了对该系统进行治疗，医生在大学医院案例医学中心使用了43名患者的图像。

该团队设法开发了能够区分两种类型的偏差并做出正确诊断的算法。 “算法可以看到医生根本看不到的东西。该计算机系统对图像进行了大量测量，试图确定是否存在肿瘤或脑组织放射坏死。恶性肿瘤和放射坏死的影响仍然存在差异，但是这些差异非常小，几乎无法用肉眼识别。

如果医生试图在研究组织的结构中发现异质性，那么计算机不仅会这样做。。他尽可能彻底地研究图片，并按像素分析图像。如上所述，图像中肿瘤的结构看起来更加均匀，尽管与放射坏死的后果之间的差异很小。

为了测试这种新方法的有效性，该项目的作者决定对诊断正确的患者使用MRI图像。图片试图识别人类医生和计算机系统。总共选择了15张照片。其中一名医生对7例患者的图像做出了正确的诊断。另一个是八。计算机程序从相同图像中正确诊断出15个病例中的12个。

该系统的开发人员说，创建该系统时，它被视为一种附加的诊断工具。它可以与其他诊断方法结合使用，从根本上提高对恶性脑肿瘤患者和脑组织放射坏死患者的诊断准确性。

现在，该开发作为原型存在。科学家不断地对其进行完善和补充，希望使其更加准确。为此，科学家将大量MRI图像上传到系统中，并事先确认了对来自多家医院的许多患者的诊断。根据开发人员的说法，在对技术进行改进后，它可以用作临床环境中的其他诊断方法。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN397505/