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AI提高數位乳房斷層合成的效率與準確性

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/08/23
(一名47歲女性在使用組合數位乳房攝影(DM)和數位乳房斷層合成(DBT)進行篩檢時的圖像)

根據發表在《放射學:人工智能 》雜誌上的一項新研究,人工智能(AI)有助於提高用於篩檢乳腺癌先進成像技術的效率和準確性。

數位化乳房斷層合成技術(digital breast tomosynthesisDBT)是一種先進的癌症檢測方法,其中X光臂掃過乳房,在幾秒鐘內拍攝多張圖像。

研究表明,相較於僅使用數位乳房攝影(DM)進行篩檢,DBT可改善癌症檢測並減少偽陽性召回。然而,由於放射科醫師滾動瀏覽所有圖像所花費的時間,因此DBT檢查的解釋時間幾乎是DM的兩倍。隨著DBT越來越成為乳房攝影成像的標準護理,這種增加的時間可能更為重要。

在這項研究中,研究人員開發了一種深度學習系統,這種人工智能可以挖掘大量數據,以找到人類認可之外的微妙模式。他們在大型DBT數據集上訓練AI系統,以識別DBT圖像中的可疑發現。

在開發和訓練該系統後,研究人員透過讓24名放射科醫師(包括13位乳腺亞專科醫生)測試其表現,每位放射科醫師在有和沒有AI輔助的情況下閱讀260DBT檢查。檢查包括65例癌症病例。

(案例選擇流程圖)

人工智能的使用與提高準確性和縮短閱讀時間有關。靈敏度從沒有AI77%,增加到85%。特異性從沒有AI62.7%增加到69.6%。根據良性發現,非癌症的召回率,或女性被召回進行隨訪檢查的比率,從沒有AI38%降至僅有30.9%。平均而言,閱讀時間從沒有AI64秒,減少到僅僅30.4秒。

「總的來說,閱讀者能夠將他們的敏感度提高8%,將他們的召回率降低7%,並且在閱讀DBT案例的同時,使用人工智能時將閱讀時間縮短一半,而不使用人工智能閱讀,」研究的第一作者Emily F說。來自費賓州大學佩雷爾曼醫學院放射科乳腺成像主任Conan醫學博士說道。


(有和沒有人工智能(AI)的經驗接收器操作特徵圖的平均值。真陽性分數=病例水平敏感性,假陽性分數= 1 - 特異性)


(74歲女性在使用組合數位乳房攝影術(DM)和數位乳房斷層合成(DBT)進行篩檢時的圖像)


(一名47歲女性在使用組合數位乳房攝影術(DM)和數位乳房斷層合成(DBT)進行篩檢時的圖像)


(圖表顯示(a,c,e)每個沒有人工智能(AI)的讀者和使用AI的(b,d,f)的平均病例級表現。小圓圈的位置=敏感性和特異性。小圓的直徑與讀取時間成正比; 圓形尺寸從沒有AI的讀數減少到AI的讀數反映了個體讀者的閱讀時間的相對減少。(c-f)圖表突出顯示特定的讀者群及其敏感性,特異性和閱讀時間的變化。c和d中的大黃色圓圈顯示一組四個沒有AI的讀者俱有高特異性,低靈敏度和短讀取時間。對於AI,這些讀者保持相對較短的閱讀時間和較高的特異性,但提高了他們的敏感性。如c和d中的大藍圈所示,4名具有低特異性但高靈敏度而無AI的讀者可提高其閱讀時間和特異性,並保持其相對較高的靈敏度。e和f中的大黃色圓圈表示一組讀者俱有通常較高的敏感性和特異性而沒有AI,其中AI通常改善所有三個參數(閱讀時間,靈敏度和特異性)。e和f中的大藍圈表示我們研究中僅有的兩個讀者,當使用AI讀取時,接收器操作特徵(ROC)曲線(AUC)下的面積略微減少,而沒有AI的讀取。它們在AUC中的減少非常小,為-0.014(右小圓)和-0.004(左小圓); 然而,他們都經歷了閱讀時間的顯著減少。正確的讀者是所有讀者減少的第四大-65。7秒,左側閱讀器的減少幅度最大,為-90.4秒。(a-f)圖表還顯示了AI獨立性能ROC曲線(無人類讀者,藍線)和操作點(紅色“X”)以及260個豐富的讀者研究案例。AI手術點病例水平敏感性為91%(65%中59%; 95%置信區間[CI]:81%,96%),其特異性為41%(195%中的79%; 95%CI:34%,48%)百分)。

接收器工作特徵曲線(AUC)下的面積也顯示出改善,該曲線變量將靈敏度和特異性結合到單個測量中,以更好地表示整體放射科醫師的表現。通過平均AUC測量的放射科醫師表現,從沒有AI0.795增加到AI0.852

Conan 博士說:「我們知道DBT成像可以增加癌症檢測並降低召回率,當加入二維乳房攝影時,這些關鍵指標的進一步改善在臨床上非常重要。而且,由於將DBT添加到2-D乳房攝影照片中,大約會使放射科醫生的閱讀時間增加一倍,因此將AIDBT同時使用,會增加癌症檢測,並可能使閱讀時間恢復到大約讀取單獨DM檢查所需的時間。」

研究人員希望深度學習方法,能夠隨著暴露於越來越大的數據集而得到改善,從而使其對患者護理的潛在影響更加顯著。

「這項研究的結果表明,使用有效的人工智能系統,可以在臨床實踐中提高效率和準確性,」Conan 博士說。