大家好
欢迎回来
那么我们这一节还继续介绍人工智能的应用
当中的医学影像分析的应用
那么首先我们来搞清楚一下什么是医学影像
那么我们知道在医院里头
对于人体的内部是没有办法去直接观察
所以通就需要通过各种各样的仪器设备去扫描
人的身体内部发生了什么样的情况
那么这些硬件就包括了像磁共振
像CT这些的这种人体内部的这些扫描的硬件
发展的特别的快
这些医疗仪器也进入了很多普通的医院
而且这些成像医学成像的技术让我们得到了
很好的非常清晰的影像
那么但是现在接下来拿到了这些影像之后
你做什么样的分析
那么这当中就需要用到很多复杂的数学工具
对这些医学的影像进行重建进行分析处理融合
从而得到更加清晰可见的医学影图像
在这个图像的基础上
我们可以区分出我们身体内部的一些组织器官
能够知道它和正常的组织器官的形态有什么样
的不同
从而来帮助医生来对你的病进行诊断
对你的病情的发展会有一个很清晰的一个判断
这个就是我们医学影像的基础
那么在医学影像的基础上
人工智能的技术通过深度学习
结合大数据的技术
就可以完成对于医学影像进行分类
进行目标的检测
图像的分割和检索这些工作
那么这些由人工智能来完成来高效的完成
这是协助我们医生完成判断诊断治疗工作的
一个非常好的一个辅助工具
那么一般来说
医学影像的解读是由经验丰富的医生来进行的
那么这些医生要能够识别这些影像
它所代表的含义
就需要长时间专业经验的一个积累
所以一个合格的放射科的医生
他的培养周期相对是比较长的
那么人工智能在图像的检测效率和精度两个方面
其实都做的都比专业的医生都可能会更快更好
这样就能够减少人为操作的一些误判率
避免了比如说由于一些新型波动
或者说由于人的劳累引起了一些误判
这样整个的能够提升医生看病的效率和准确性
那么医学影像我们如何用深度学习的方法来去
帮助医学影像的分析
我们知道医学影像
它的影像来自于不同组织不同形态的人体器官
人体器官内部器官的一个扫描
那么深度学习
他能够包含了多层的这种感知器模型
这些就可以通过很多层的
尤其是神经网络
它可以通过多层的组合
把低层的一些特征形成更加抽象的一些高级的特征
然后从而提取出图像背后的一些人体结构的
一些特征
那么从而能够做更加高层的一些判断和诊断
那么在医学影像的人工智能应用当中
以前有影像的医生做过的事情
像包括目标的定位
包括目标的检测
还有影像的分析
还有进行分类
还有甚至生成病例这样子的自然语言的处理
这都是我们以前医生做过
那么通过深度学习的方法
人工智能能够做的并不比是专业的医生来的差
那么深度学习实际上还可以再做更进一步的做
更多的工作
比如说通过医疗影像来进行疾病的一个风险的
一个预测
这种预测就是目前游人还很少做过这件事情
所以我们说通过深度学习
那么人工智能能够帮助医生做以前做过甚至
以前从来没有做过的一些事情
大大的提高医疗的效率和准确性
那么我们来看看几个深度学习和人工智能在
医学影像上的应用
第一个是计算机的辅助诊断
那么辅助诊断是由从几个方面来谈
那么我们得到了比如说CT扫描或者磁共振
扫描的这种影像了之后
首先它可以对可疑的一些病灶进行识别和勾画
那么这个原来是由有经验的大夫来做的
那么不光是说可以把这个病灶可以勾勒出来
勾勒出它的范围来
那么甚至可以帮助医生来鉴别疾病的良性还是恶性
还有疾病的这种分型还有分期
他到了第几期发展到什么样的一个程度了
那么这样通过这些相关性的分析
就能够帮助我们临床的医生进行科学合理的
这种治疗的决策
那么第二个就是在图像分割方面的应用
那么我们拿到了一个影像之后
首先得把人体的器官
各个组织器官所代表的图案的分区要给它勾勒出来
那么这个主要是对人身体组织做一个明确的分割
那么机器学习的方法
人工智能做的分割的精度要比医生的手动分割
要来得更高
因为手动分割的话会有受很多因素的影响
那么从而更加精确的定量的评估治疗前后的
一个效果的一个对比
那么在2015年有一篇文章就有提到用卷积
神经网络CNN
我们在前面在进行图像识别里头
我们看到卷积神经网络是特别适合于数字图像
的识别和分割和分类的
那么这篇文章里头报道了一个实例
说他把大脑的CT的扫描片
通过一层一层的卷积神经网络
我们可以看到这有卷积层有池化层
这些都有
那么它能够自动的把大脑的像灰质白质脑脊髓自动的分割
然后从而分析出大脑的病变出来
那么所以到目前为止已经是一个比较成熟的了
那么第二个应用是图像的配准
所谓的配准
因为在不同的模式下得到的医学图像
或者说在调整机器的不同的参数
分别得到了医学影像
要进行图像融合之前
就必须要对这个图像做一个精确的配准
也就是我们要把这些图影像能够按照他的初始
的位置能够精确地叠加在一起
比如说手的影像
那么手的影像
你要找到这个特征点
把这个特征点对匹配上来以后
把几个图像就可以叠加在一起
那么我们一般的可以采用非监督的学习的方法
来进行图像特征的一个提取
那么这里就有一个手的X光的扫描片
我们可以识别出几个特征出来
那么接着就可以用卷积神经网络的回归的方法
来进行二维或者说三维成像图像的一个配准
那么配准之后
我们接下来就是做图像的融合
我们刚才说有多个来源不同的参数获得了不同的影像
要把它融合在一起
那么这些图像实际上如果要分的话
它基本上可以分为结构性和功能性之分
如果说是为了看清人体内部的结构的
那么这种参数的调整或者说影像的来源
它有利于得到人体组织的结构性特征
分辨率很高
但是你们没有办法看到生物有机代谢的一个情况
因为他时间很短
所以你不可能看到动态的情况
另外一种类型叫做功能性的图像
那么这个功能性图像它就可以代替这个可以
提示出人体的组织器官在代谢的过程当中所
表现出来的衰变
或者说下降
或者说一些功能性的疾病
但是因为时间很长
那么图像空间解析度就比较差一些
那么所以我们看到我们如果既需要结构性的高清晰度
又需要功能性的能够观察到病变
那么就需要把这两种图像进行配准之后
把它融合在一起
那么不同类型的图像结合在一起
就可以了解到很清晰的结构当中
每个组织和器官它的病变的这种情况
那么最后一个是有图像的重建
那么这个重建是用于说通常可以用于补充机器
的机器的功能和性能
在我们在这个词核磁共振的机器里头
那么医学当中通常很常见的这种机器
它的磁感应强度通常比如说是一个特斯拉或者
1.5特斯拉
那么而更高强度的磁感应强度的机器
它就能够得到更加清晰的影像
也就是信噪比更高
但是我们知道这个设备就更加的昂贵
需要非常高的费用来才能够才能做
那么我们其实可以通过深度学习的方法
来把这里有一个例子
它可以把三个特斯拉的这种磁共振的这种图像
通过深度学习来把这个模糊的地方
甚至可以把它变清晰
提高性信号信噪比
那么这里这个图形甚至可以把三个特斯拉的
这种图像能够增强到相当于七个特斯拉的这种
图像的相差不多的这种清晰度上来
所以我们说深度学习得到的人工智能的方法
能够为我们医学的影像做很多的工作
所以人工智能结合医学影像
目前是人工智能关注很较比较多的领域
所以人工智能加上医学影像被很多业内的人士
都认为这是最有可能率先实现商业化的这么一个领域
而且现在目前有很多的这种实例被报道出来
比如说像很多的这种会议
在一个医疗学术会议上
有人类的专业的医生和人工智能进行一个比武大赛
通常来讲最后基本上能够得到的一个水准
人工智能能够达到专业医师的这种已经能够
达到专业医师的中等程度的这种水准