據新華社報道，近日，中科院蘇州醫工所研究人員與麗水、蘇州兩地醫院合作，新近研發(fā)出一種可以與醫學(xué)影像聯(lián)合使用的人工智能系統。這套系統與增強核磁共振圖像結合，可以在無(wú)創(chuàng )條件下為病患完成癌癥分級。

　　癌癥分級是指根據惡性腫瘤的分化程度高低、異型性大小及核分裂像多少等病理形態(tài)，來(lái)確定惡性程度的級別。分級可以表明腫瘤的惡性程度，為臨床診斷、選擇治療方案和預后評估提供依據。但現實(shí)中，分級結果高度依賴(lài)于醫生經(jīng)驗，具有較大主觀(guān)性。近年來(lái)隨著(zhù)模式識別、機器學(xué)習、深度學(xué)習等技術(shù)的不斷發(fā)展，科學(xué)界正嘗試構建可以與醫學(xué)影像結合的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )，對癌癥進(jìn)行客觀(guān)自動(dòng)的分級。

　　此次，科研團隊構建了一套名為SE-DenseNet的復合深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )。這套網(wǎng)絡(luò )既能敏銳地捕捉增強核共振圖像特征，又能自主學(xué)習、不斷優(yōu)化不同特征在整個(gè)分析中的權重，完成對癌癥患者的分級。

　　“相比于傳統通過(guò)穿刺進(jìn)行的癌癥分級，使用‘醫學(xué)影像+AI’分級能更全面地獲取病灶信息，降低漏檢概率。近年來(lái)，利用人工智能進(jìn)行病灶分級的準確性還在不斷提升，說(shuō)明這項技術(shù)應用于疾病診療具有很廣闊的前景。”參與此項研究的蘇州醫工所研究員周志勇說(shuō)。

　　相關(guān)研究成果已于近日刊發(fā)在生物醫學(xué)工程領(lǐng)域期刊《生物學(xué)與醫學(xué)中的計算機應用》上。