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近日，重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院影像科張久權(quán)教授團(tuán)隊與深睿醫(yī)療共同合作的科研成果被Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ子刊Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ：?。桑恚幔纾椋睿纭。茫幔睿悖澹颍ǎ桑啤。担叮┦珍?，該研究提出的基于ＭＲＩ深度學(xué)習(xí)框架在乳腺癌全自動分割及分子亞型分類中實(shí)現(xiàn)了極佳的性能，在臨床應(yīng)用中具有巨大的應(yīng)用潛力。此次研究成果的發(fā)表，不僅是對深睿醫(yī)療與重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院影像科合作的肯定，也為全球范圍內(nèi)的乳腺癌研究提供了新的思路和方法。隨著該模型在更多臨床場景中的驗(yàn)證和優(yōu)化，其有望成為乳腺癌診斷及治療方案制定過程中的重要輔助工具，提升乳腺癌整體診療水平，助力人類對抗這一嚴(yán)重威脅女性健康的疾病。
乳腺癌作為全球女性發(fā)病率最高的惡性腫瘤，嚴(yán)重威脅著女性的健康與生命 。在乳腺癌的早期診斷與治療中，磁共振成像（ＭＲＩ）技術(shù)具有舉足輕重的地位。ＭＲＩ 能夠提供高分辨率的乳腺組織圖像，清晰顯示乳腺內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與病變細(xì)節(jié)，對于早期浸潤性乳腺癌的檢測靈敏度極高。乳腺癌分子亞型對于臨床治療方案及患者預(yù)后至關(guān)重要。大量研究表明ＭＲＩ中蘊(yùn)含表征不同分子亞型的底層特征，其中腫瘤分割是先決條件，準(zhǔn)確的腫瘤分割可以提供詳細(xì)的形態(tài)學(xué)及微觀信息。本研究旨在構(gòu)建基于增強(qiáng)ＭＲＩ的新型深度學(xué)習(xí)框架，用于乳腺癌自動分割和分子亞型分類，并在多中心數(shù)據(jù)中驗(yàn)證模型性能。
該研究中，重慶大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院影像科張久權(quán)教授團(tuán)隊與深睿醫(yī)療共同提出了一種基于多參數(shù)磁共振成像（ｍｐＭＲＩ）的新型深度學(xué)習(xí)框架，以實(shí)現(xiàn)乳腺癌全自動分割及分子亞型分類。該框架創(chuàng)新性地使用了多階段分割策略，能夠更精準(zhǔn)地識別乳腺癌病變區(qū)域，并且通過集成學(xué)習(xí)的方式優(yōu)化了分子亞型分類的準(zhǔn)確性。研究團(tuán)隊利用大量臨床數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，數(shù)據(jù)來源涵蓋了不同年齡段、不同病情特征的乳腺癌患者，保證了模型的泛化性和可靠性。
本研究回顧性收集了２０１５年１月至２０２１年１月期間，來自四家醫(yī)院的６８７名乳腺癌患者的治療前ＭＲＩ數(shù)據(jù)。使用３Ｄ?。遥澹螅眨危澹糇鳛楣羌荛_發(fā)了一個自動乳腺病變分割模型，并使用Ｄｉｃｅ評分在內(nèi)部和兩個外部測試數(shù)據(jù)集中評估了其準(zhǔn)確性。通過結(jié)合２Ｄ和３Ｄ病變特征，將乳腺癌分類為四種分子亞型的集合模型（Ｅｎｓｅｍｂｌｅ?。遥澹螅危澹簦?。使用受試者工作特征曲線下面積（ＡＵＣ）在三個測試數(shù)據(jù)集中評估Ｅｎｓｅｍｂｌｅ ＲｅｓＮｅｔ的性能。
分割模型在內(nèi)部測試數(shù)據(jù)集Ｉ、外部測試數(shù)據(jù)集ＩＩ和外部測試數(shù)據(jù)集中ＩＩＩ以及Ｌｕｍｉｎａｌ Ａ、Ｌｕｍｉｎａｌ Ｂ、ＨＥＲ２－ｅｎｒｉｃｈｅｄ和三陰性乳腺癌亞型中均實(shí)現(xiàn)了高精度。
深睿醫(yī)療研究團(tuán)隊主要是負(fù)責(zé)其中的核心模型研發(fā)工作，包括自動乳腺病變分割模型以及分子亞型分類模型。深睿乳腺ＭＲＩ人工智能輔助檢測模型，可以進(jìn)行全自動的腫塊和非腫塊樣強(qiáng)化病變的檢測和分割，在多中心驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)異，充分展現(xiàn)了深睿?。粒伞≡谌橄佟。停遥伞∮跋穹治鲋械膬?yōu)秀穩(wěn)定性與廣泛適用性。同時，深睿構(gòu)建了Ｅｎｓｅｍｂｌｅ?。遥澹螅危澹艨梢赃M(jìn)行Ｌｕｍｉｎａｌ?。羴喰?、Ｌｕｍｉｎａｌ?。聛喰?、ＨＥＲ２－ｅｎｒｉｃｈｅｄ和三陰性乳腺癌的分類，該模型可作為一種非侵入性決策工具，在臨床應(yīng)用中具有巨大的應(yīng)用潛力。
圖一：整體研究流程圖
圖片來源：重腫影像
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Ｅｎｓｅｍｂｌｅ?。遥澹螅危澹簟∧Ｐ驮谌橄侔┤詣臃指钊蝿?wù)中，展現(xiàn)出了極高的分割精度，能夠清晰且準(zhǔn)確地勾勒出腫瘤邊界，為后續(xù)的定量分析提供了堅實(shí)基礎(chǔ)。在分子亞型分類方面，該模型的分類準(zhǔn)確率也達(dá)到了令人稱贊的水平，與傳統(tǒng)的人工判讀及部分已有的人工智能模型相比，具有顯著優(yōu)勢，能夠有效區(qū)分不同分子亞型的乳腺癌，為臨床個性化治療方案的制定提供關(guān)鍵依據(jù)。
此次科研成果的取得，是一次醫(yī)工深度融合的成功實(shí)踐。通過結(jié)合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識與先進(jìn)的人工智能技術(shù)，成功攻克了乳腺癌影像分析中的一些關(guān)鍵難題。這項(xiàng)研究成果有望改變當(dāng)前乳腺癌診斷的模式，讓診斷過程更加高效、精準(zhǔn)，最終使廣大患者受益。深睿醫(yī)療一直致力于將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，積極推動醫(yī)療人工智能技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，截止目前，深睿醫(yī)療發(fā)布的科研成果累計影響因子超?。保福埃?，牽頭或參與了?。保啊€科技部重大專項(xiàng)、１５ 個國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目以及?。常啊《鄠€省市級科研項(xiàng)目。憑借在科研和技術(shù)創(chuàng)新方面的突出表現(xiàn)，深睿醫(yī)療榮獲國家科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎，并在河南、浙江、北京、江蘇等地斬獲多項(xiàng)省級科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎。
這些科研成果標(biāo)志著深睿醫(yī)療?。⒓夹g(shù)創(chuàng)新?。∨R床落地＂ 雙輪驅(qū)動策略的生動實(shí)踐，也彰顯了?。粒伞〖夹g(shù)在破解醫(yī)療核心痛點(diǎn)中的關(guān)鍵作用。這種深度融合的模式，正在重塑醫(yī)療科技創(chuàng)新的底層邏輯?。∽尲夹g(shù)創(chuàng)新始終錨定臨床需求，讓科研成果切實(shí)轉(zhuǎn)化為患者福祉。深睿醫(yī)療在科研領(lǐng)域的探索，不過是醫(yī)療?。粒伞±顺敝械囊欢淅嘶ǎ瑓s折射出整個行業(yè)向?。⑷湕l智慧醫(yī)療＂ 邁進(jìn)的堅定身影。這不僅是技術(shù)的勝利，更是?。⒁曰颊邽橹行模ⅰ±砟畹膭倮。‘?dāng)?。粒伞〕蔀檫B接醫(yī)學(xué)智慧與科技力量的橋梁，人類對抗癌癥的歷史進(jìn)程，或?qū)⒁蜻@種創(chuàng)新范式而加速改寫。
論文引用信息
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