Al在肺部疾病诊断中的应用进展 计算机专业.doc

Al在肺部疾病诊断中的应用进展一、AI的起源及特点现代医疗面临最大的问题，仍然是医疗资源极度缺乏Enlitic公司的创始人JeremyHoward认为：世界经济论坛估计，我们需要至少300年的时间才可以培养出足够多的医护人员满足现在发展中国家的医疗需求为了解决医疗资源极度缺乏的难题，Howard作为世界最顶级的数据科学家，因此他选择利用人工智能为医生创造一个强有力的医疗助手人工智能具有巨大的潜力，可以通过对大量数据进行分析和分类，从而彻底改变疾病的诊断和管理如此大量的数据对于人类专家来说很难分析，但AI可以做得非常快目前AI系统的计算方法是耗时费力且昂贵的，并且需要使用数百万张图像来训练AI系统除了进行医学诊断之外，该AI系统还生成了以前的研究中没有做过的转诊和治疗建议二、Al在肺部疾病诊断中的应用进展（一）恶性肺结节早期诊断智能识别研究人员们收集了5232张胸部的X光片，用于AI系统的训练，从而诊断儿童肺炎的几率，这是全球5岁以下儿童死亡的主要原因在经过迭代和测试后，这款诊断儿童肺炎的AI工具能达到92.8%的准确率、93.2%的灵敏度、90.1%的特异性、以及96.8%的AUC值这些数据表明，AI足以区分细菌性和病毒性肺炎[1-2]。

临床研究表明，肺结节是肺癌的最常见、最重要影像表现，尤其是肺癌高危人群肺结节的良恶性智能识别，对肺癌的早期发现、早期诊断以及提高5年生存率至关重要肺结节智能识别中，关于其解剖形态学的特征分析、肺结节大小测量，以及肺结节生长率的测量是评估恶性可能性重要指标肺结节在放射影像中相当普遍，而且大部分是良性肺结节大小与恶性可能性有很大的相关性许多肺大结节（直径>1cm）可以高度怀疑为恶性恶性肺大结节（定义直径超过1cm）能容易地用传统的图像设备检测出来，并能通过针吸活组织检查或者支气管窥镜技术予以诊断但是，针对肺结节可供选择的诊断方法很少，尤其是当肺结节在肺器官深处，或者远离大导气管位置时，对良、恶性的判断是很难的[3]因此，附加图像诊断技术是十分必要的目前CT能达到直径<1cm的小结节水平的检测肺结节的生长率也是恶性肺结节的重要指标良性肺结节一般有非常短（如肺炎或者别的炎症，1个月）或者相当长的倍增时间（16个月）而肿瘤病灶一般的倍增时间为40～360d此外，形态学特征（病变大小、轮廓和边缘、钙化及结节密度、造影强化等）有助于区分良恶性结节；对于一些肺微小结节，例如毛玻璃样肺结节，尽管它们有较缓慢的生长率，但是很多时候也被确认为恶性。

因此，恶性肺结节的智能识别关键点在于:（1）基于形态学特征识别恶性肺结节；（2）精确地测量肺结节的大小；（3）精确地确定生长率只要能精确地测量肺结节大小和生长率，结合形态学特征，是能够确定肺结节良、恶性，故实现智能识别恶性肺结节是可行的[4]2、恶性肺结节智能识别系统的基本过程肺结节的形态学特征分析、肺结节大小的测量以及肺结节生长率的测量，是评估恶性可能性的重要内容为了实现恶性肺结节的智能识别，一个用于肺癌早期诊断的恶性肺结节智能识别系统主要由六部分组成:①低剂量CT图像中肺实质的分割；②已分割肺实质中肺结节的识别；③体数据的配准，包括随机采集的若干组图像序列间肺结节的配对和比较，呼吸周期不同时刻内随机采集到若干组图像序列间图像的配准（尤其是肺器官和肺结节的配准），并校正由于呼吸或者其他生理运动引起的伪影；④被识别肺结节的分割；⑤肺结节体积变化的量化以及肺结节生长率的测量；⑥肺结节的良、恶性识别及其最终确认[6]二）呼吸暂停综合征1、睡眠呼吸暂停综合征简介睡眠呼吸暂停综合征（SleepApneaSyndrome，SAS）是指各种原因导致睡眠状态下反复出现呼吸暂停和（或）低通气，引起低氧血症、高碳酸血症，从而使机体发生一系列病理生理改变的临床综合征。

病情逐渐发展可出现肺动脉高压、肺心病、呼吸衰竭，高血压、心律失常等严重并发症[7]2、发病机制中枢型睡眠呼吸暂停综合征（centralsleepapneasyndrome，CSAS）单纯CSAS较少见，一般不超过10％，也有报道只有4％可与阻塞型睡眠呼吸暂停低通气综合征同时存在，多数有神经系统或运动系统的病变神经系统病变、如血管栓塞或变性疾病引起的脊髓病变、脊髓灰白质炎、脑炎、枕骨大孔发育畸形、家族性自主神经异常等；或肌肉疾患，膈肌的病变、肌强直性营养不良、肌病部分充血性心力衰竭经常常出现中枢性呼吸暂停其发病机理可能与下列因素有关：1、睡眠时呼吸中枢对各种不同刺激的反应性减低，2、中枢神经系统对低氧血症和其它病理状态下引起的呼吸反馈调控的不稳定性，3、呼气与吸气转换机制异常等阻塞型睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructivesleepapneahypopnea，OSAHS）OSAHS占SAS的大多数，有家庭聚集性和遗传因素多数有上呼吸道特别是鼻、咽部位狭窄的病理基础，如肥胖、变应性鼻炎、鼻息肉、扁桃体肥大、软腭松弛、悬雍垂过长过粗、舌体肥大、舌根后坠、下颌后缩、颞颌关节功能障碍和小颌畸形等。

部分内分泌疾病如甲状腺功能减退症、肢端肥大症等常合并OSAHS其发病机制可能与睡眠状态下上气道软组织、肌肉的塌陷性增加、睡眠期间呼吸中枢对低氧和二氧化碳的刺激反应性降低有关，此外，还与神经和体液、内分泌等因素的综合作用有关[8]3、智能诊断根据典型临床症状和体征，诊断SAS并不困难，确诊并了解病情的严重程度和类型，则需进行相应的检查一、临床诊断根据患者睡眠时打鼾伴呼吸暂停、白天嗜睡、身体肥胖、颈围粗及其他临床症状可作出临床初步诊断二、多导睡眠图（polysomnography.PSG）PSG监测是确诊SAS的金标准，并能确定其类型及病情轻重病因诊断对确诊的SAS常规进行耳鼻喉及口腔检查，了解有无局部解剖和发育异常、增生和肿瘤等头颅、颈部X线照片、CT和MRI测定口咽横截面积，可作狭窄的定位判断对部分患者可进行内分泌系统（如甲状腺功能）的测定三、结语AI技术有很多潜在的应用，包括可能辨别扫描中检测到的良性和恶性病变研究人员已经公开发表了他们的数据和工具，以便其他人可以进一步改进、完善和发展其潜力恶性肺结节以及呼吸暂停综合征的早期诊断智能识别，对肺部疾病早期诊断至关重要随着技术的不断完善，肺部疾病的智能识别水平将日益提高，必将对肺部疾病的诊断以及治疗起巨大作用。

参考文献：[1] 李彬,田联房,欧陕兴.恶性肺结节早期诊断智能识别相关技术综述[J].生物医学工程学杂志,2009,26(05):1141-1145.[2] 聂永康,赵绍宏,王瑞民,吴坚,蔡祖龙,杨立.应用计算机人工神经网络系统结合CT与PET鉴别良、恶性肺结节[J].中国医学影像技术,2011,27(04):836-839.[3]程庆华,江敏.磁共振STIR-EPI序列鉴别良恶性肺结节价值分析[J].中国CT和MRI杂志,2014,12(08):27-29.[4]张卫东,史宏灿.孤立性肺结节良恶性的危险因素评估[J].中国胸心血管外科临床杂志,2014,21(04):532-536.[5]孙琼芳,涂蓉,王圣恩,张业雨,尤晓光,史华莉,李胜达.CT三维重建对恶性肺结节的诊断价值[J].中国老年学杂志,2014,34(07):1800-1802.[6]沈爱军,李洪江,夏淦林,王汉杰,丁勇生.恶性孤立性肺结节CT影像特征[J].中华实用诊断与治疗杂志,2013,27(12):1209-1211.[7]李文鹏,李悦.阻塞性睡眠呼吸暂停综合征与代谢综合征[J].中国循环杂志,2015,30(05):511-512.[8]何权瀛,王莞尔.阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南(基层版)[J].中国呼吸与危重监护杂志,2015,14(04):398-405.。