人工智能在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域應(yīng)用

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【摘要】人工智能是利用數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)算法實(shí)現(xiàn)原本人類才能完成的任務(wù)。借助計(jì)算機(jī)“高效、穩(wěn)定”的優(yōu)勢(shì)，人工智能甚至在某些勞動(dòng)密集型任務(wù)中發(fā)揮著超人類的作用。其中，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域憑借其圖像標(biāo)準(zhǔn)化程度高、大數(shù)據(jù)支撐的天然優(yōu)勢(shì)，目前已與人工智能結(jié)合為一個(gè)新興的醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域，并迅速成長(zhǎng)。產(chǎn)前超聲受孕周、胎位和聲衰減等影響，所獲圖像的標(biāo)準(zhǔn)化程度低、圖像特征描述困難等，導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程準(zhǔn)確性低，是醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域中人工智能研發(fā)的最難點(diǎn)。近年來(lái)，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)前超聲人工智能識(shí)別研究逐漸起步，并取得了令人鼓舞的結(jié)果，例如在標(biāo)準(zhǔn)切面定位、胎兒生長(zhǎng)指標(biāo)與解剖結(jié)構(gòu)的自動(dòng)測(cè)量、鑒定圖像的標(biāo)準(zhǔn)化程度、正常和異常圖像的分類識(shí)別等方面，人工智能呈現(xiàn)出與產(chǎn)科超聲專業(yè)人員相媲美的篩查與診斷能力。本文將概述醫(yī)學(xué)影像人工智能的基本概念、人工智能在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的研究進(jìn)展、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)和方向，旨在促進(jìn)產(chǎn)前超聲與人工智能領(lǐng)域的跨學(xué)科研究，以進(jìn)一步挖掘人工智能在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的發(fā)展?jié)撃堋?/p>

【關(guān)鍵詞】產(chǎn)前超聲;人工智能;深度學(xué)習(xí)

智能的概念最初被描述為計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行與人類智能相關(guān)的過(guò)程的能力，如推理、學(xué)習(xí)、適應(yīng)、感官交互理解。19世紀(jì)50年代AlanTuring在一份研討會(huì)論文中提出測(cè)試機(jī)器是否具有智能的方法，如機(jī)器能夠與人類展開(kāi)對(duì)話而不被評(píng)估者辨別出其機(jī)器身份，那么稱這臺(tái)機(jī)器具有“智能”［1］。隨后McCar-thy等［2］提出“人工智能(artificialintelligence，AI)”這一特指名詞。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)算法(如電子計(jì)算器)設(shè)置好既定的規(guī)則，每次都執(zhí)行相同的功能，AI算法則自動(dòng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)則(函數(shù))。當(dāng)今AI作為人臉識(shí)別技術(shù)、虛擬助手語(yǔ)音識(shí)別(如亞馬遜的Alexa、蘋(píng)果的Siri、谷歌的Assistant和微軟的Cortana、汽車(chē)自動(dòng)駕駛等)的基礎(chǔ)，已廣泛應(yīng)用于我們的日常生活中。人機(jī)對(duì)弈的里程碑事件包括1997年“深藍(lán)”電腦擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍GaryKasparov、2016年擊敗了中國(guó)職業(yè)圍棋手李世石(9段)［3］。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，AI因其具有從大數(shù)據(jù)中獲取規(guī)律的能力，可用于篩查、預(yù)測(cè)、分診、診斷、藥物開(kāi)發(fā)、治療、監(jiān)測(cè)和影像識(shí)別等，目前已在新藥研發(fā)［4－5］、臨床決策［6－8］、醫(yī)學(xué)影像判讀［9－10］等各方面發(fā)揮著助力作用。已獲得美國(guó)食品和藥物管理局批準(zhǔn)的AI圖像分析軟件呈指數(shù)遞增，如檢測(cè)心律失常的智能手表、自動(dòng)提取關(guān)鍵診斷圖像的智能軟件等。產(chǎn)前超聲是醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域的難點(diǎn)，受孕周、胎位、超聲特有的聲衰減等影響，圖像標(biāo)準(zhǔn)化程度低、特征描述困難，從而導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程準(zhǔn)確性低。深度學(xué)習(xí)是先進(jìn)AI技術(shù)的代表，在圖像模式識(shí)別方面表現(xiàn)尤其出色，通過(guò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，可自動(dòng)提取底層特征，避免了人為圖像分割導(dǎo)致特征工程準(zhǔn)確性低的影響。因此，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)極有可能在這項(xiàng)勞動(dòng)密集型任務(wù)中突破瓶頸，為智能化圖像識(shí)別提供更為深遠(yuǎn)的幫助。本文整合這兩個(gè)領(lǐng)域的基本理論知識(shí)，介紹AI基本概念，探討AI與產(chǎn)前超聲領(lǐng)域結(jié)合的研究進(jìn)展、機(jī)遇與挑戰(zhàn)、未來(lái)趨勢(shì)，旨在加強(qiáng)產(chǎn)前超聲領(lǐng)域與AI領(lǐng)域?qū)I(yè)人士之間的跨學(xué)科交流，進(jìn)一步挖掘AI在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域發(fā)展的巨大潛力。

1AI基本概念

廣義的AI指機(jī)器具備任何與人類相似的思考、學(xué)習(xí)、推理的能力，即機(jī)器從數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而達(dá)到可提供新的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的能力。狹義的AI是機(jī)器執(zhí)行特定任務(wù)的能力，如圖像檢測(cè)、翻譯、國(guó)際象棋等。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個(gè)分支，可理解為隨數(shù)據(jù)量增多而逐漸改進(jìn)統(tǒng)計(jì)方法，以獲得最佳模型(函數(shù)/規(guī)律)，最終達(dá)到預(yù)測(cè)未知狀況的目的［11］。換而言之，大數(shù)據(jù)支持是機(jī)器獲得智能的基礎(chǔ)，而醫(yī)學(xué)影像在常規(guī)臨床實(shí)踐中積累的大數(shù)據(jù)庫(kù)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了豐富的資源。根據(jù)學(xué)習(xí)方式不同又可分為:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)是具有標(biāo)簽的，機(jī)器根據(jù)已有的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，找到輸入和輸出結(jié)果之間的關(guān)系;無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中訓(xùn)練數(shù)據(jù)是不需要標(biāo)記的，機(jī)器通過(guò)聚類的方式從數(shù)據(jù)中尋找某種內(nèi)在共性，從而分類數(shù)據(jù);強(qiáng)化學(xué)習(xí)不直接給出解決方案，通過(guò)試錯(cuò)、激勵(lì)的方式以達(dá)成回報(bào)最大化。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一分支。在深度學(xué)習(xí)中，輸入和輸出由多層隱藏層連接，也稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutionalneuralnetworks，CNN)，是一種受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)的計(jì)算算法。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有多層隱藏層，可自動(dòng)提取底層特征，使人眼無(wú)法分辨的抽象信息得以保真學(xué)習(xí)［12－13］。因此，其應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像AI識(shí)別時(shí)，可以有效避免人為圖像分割導(dǎo)致的特征工程準(zhǔn)確性低。

2AI在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域研究進(jìn)展

隨著人們對(duì)先天性畸形產(chǎn)前篩查重要性的認(rèn)知逐步加深，產(chǎn)前超聲篩查需求持續(xù)增長(zhǎng)，而要達(dá)到專業(yè)產(chǎn)前超聲篩查所需能力的培訓(xùn)時(shí)間長(zhǎng)，導(dǎo)致產(chǎn)前超聲工作者的工作負(fù)荷急劇增加。因而，提高產(chǎn)前超聲篩查效能的迫切需求成為了AI在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。目前，產(chǎn)前超聲AI領(lǐng)域的研究進(jìn)展主要呈現(xiàn)在以下方面:產(chǎn)前超聲篩查切面識(shí)別與定位、生長(zhǎng)指標(biāo)與解剖結(jié)構(gòu)的自動(dòng)測(cè)量、鑒定圖像的標(biāo)準(zhǔn)化程度、部分標(biāo)準(zhǔn)切面的正常異常的分類識(shí)別等。

2．1產(chǎn)前超聲篩查切面智能識(shí)別與定位

產(chǎn)前超聲篩查切面智能識(shí)別是指計(jì)算機(jī)通過(guò)大量學(xué)習(xí)已知數(shù)據(jù)的類別標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)超聲圖像輸入后切面的自動(dòng)分類，如圖像是腹圍切面還是頭顱切面，這是進(jìn)一步測(cè)量、診斷異常的基礎(chǔ)。而篩查切面的定位是指機(jī)器能在視頻流或眾多掃查切面中定位到所需的診斷切面。早在2017年，Yu等［14］借助深度學(xué)習(xí)CNN的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)，配合遷移學(xué)習(xí)策略和針對(duì)性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了胎兒顏面正中矢狀面、雙眼水平面、鼻唇冠狀面的分類識(shí)別，經(jīng)測(cè)試該模型的受試者曲線下面積達(dá)0.979～0.999。同年，Chen等［15］應(yīng)用卷積和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型復(fù)合框架實(shí)現(xiàn)在圖片和視頻集中對(duì)腹圍切面、雙眼橫切面、四腔心切面的自動(dòng)分類識(shí)別。英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院Baumgartner等［16］通過(guò)深度學(xué)習(xí)弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，建立了CNN模型SonoNet，實(shí)現(xiàn)了自由掃查時(shí)13個(gè)胎兒標(biāo)準(zhǔn)切面的自動(dòng)識(shí)別，圖像召回率達(dá)90.9%。該項(xiàng)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)將有利于引導(dǎo)經(jīng)驗(yàn)不足的操作人員獲取胎兒篩查的標(biāo)準(zhǔn)切面，全面提高產(chǎn)前超聲醫(yī)師培訓(xùn)效能，緩解全球范圍內(nèi)專業(yè)產(chǎn)前超聲工作者短缺的壓力。甚至在緊急情況下，非產(chǎn)前超聲專業(yè)醫(yī)療工作者基于AI輔助也可獲取篩查切面進(jìn)行基本的產(chǎn)前超聲篩查。

2．2胎兒生長(zhǎng)指標(biāo)及解剖結(jié)構(gòu)的自動(dòng)測(cè)量

計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量的基礎(chǔ)是根據(jù)超聲圖像中不同區(qū)域所展示的回聲強(qiáng)弱、空間紋理、結(jié)構(gòu)形狀、邊緣連續(xù)性等特征，把目標(biāo)圖像中特征性解剖結(jié)構(gòu)從其周?chē)谋尘爸谐殡x出來(lái)。將深度學(xué)習(xí)自動(dòng)分割優(yōu)勢(shì)應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)切面自動(dòng)測(cè)量，展現(xiàn)出良好的性能。目前很多的超聲儀器都配備自動(dòng)測(cè)量AI軟件，包括頸項(xiàng)透明層、生長(zhǎng)發(fā)育指標(biāo)、側(cè)腦室等的測(cè)量。如Chen等［17］基于CNN對(duì)胎兒顱腦側(cè)腦室的像素級(jí)分割，實(shí)現(xiàn)了側(cè)腦室寬徑準(zhǔn)確測(cè)量，誤差僅1.8mm。荷蘭拉德堡德大學(xué)團(tuán)隊(duì)［18］基于VGG－Net的網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)分割胎兒顱骨光環(huán)，再通過(guò)U－Net網(wǎng)絡(luò)來(lái)自動(dòng)測(cè)量胎兒頭圍，最后以參考頭圍的Hadlock曲線來(lái)確定孕周，實(shí)現(xiàn)孕周的自動(dòng)估算。Kagan等［19］對(duì)比了人工與半自動(dòng)測(cè)量頸項(xiàng)透明層厚度在不同經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師間重復(fù)性的差異，發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)量技術(shù)有利于經(jīng)驗(yàn)不足的操作人員對(duì)頸項(xiàng)透明層進(jìn)行更為準(zhǔn)確的評(píng)估?；谧詣?dòng)分割特征圖像，AI技術(shù)準(zhǔn)確的自動(dòng)測(cè)量將簡(jiǎn)化所有超聲工作者平時(shí)的操作步驟，節(jié)約檢查時(shí)間而將更多的注意力專注于特征性結(jié)構(gòu)或病灶。

2．3產(chǎn)前超聲篩查切面的標(biāo)準(zhǔn)化程度質(zhì)控

產(chǎn)前超聲篩查切面的標(biāo)準(zhǔn)化程度質(zhì)控是指判斷超聲圖像是否顯示了標(biāo)準(zhǔn)切面所必須顯示的結(jié)構(gòu)，是避免誤診與漏診的基礎(chǔ)，也是培訓(xùn)專業(yè)的產(chǎn)前超聲工作者的關(guān)鍵。通過(guò)將醫(yī)學(xué)邏輯轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語(yǔ)言進(jìn)行圖像的量化質(zhì)控，我國(guó)深圳大學(xué)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)出了出色成果。其中，Wu等［20］將AI檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于胎兒腹圍切面的標(biāo)準(zhǔn)化程度質(zhì)控。首先基于CNN定位圖像中胎兒腹部橫切面，再基于標(biāo)準(zhǔn)的腹圍切面需顯示胃泡、臍靜脈等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，對(duì)關(guān)鍵結(jié)構(gòu)的顯示進(jìn)行量化評(píng)分。該研究所研發(fā)的FUIQA網(wǎng)絡(luò)對(duì)腹圍切面的質(zhì)控評(píng)分與3名專家的主觀評(píng)價(jià)相接近。Lin等［21］提出基于候選區(qū)域快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多任務(wù)學(xué)習(xí)框架MFR－CNN對(duì)顱腦橫切面內(nèi)的丘腦、外側(cè)裂、脈絡(luò)膜叢，側(cè)腦室后角、透明隔腔、第三腦室進(jìn)行分類及定位檢測(cè)，結(jié)合圖像放大程度對(duì)切面進(jìn)行量化評(píng)分。以交并比＞0.7為定位準(zhǔn)確，該模型對(duì)切面中結(jié)構(gòu)定位準(zhǔn)確率達(dá)80%以上，平均分析時(shí)間為0.5s。Dong等［22］建立的胎兒四腔心切面質(zhì)控評(píng)分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合考慮了圖像的增益、放大程度以及圖像所必須顯示的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)等因素。如果同時(shí)檢測(cè)到:4個(gè)腔室、肺靜脈回流角，心尖、乳頭肌、兩側(cè)各顯示1條肋骨，且增益及放大程度合適，機(jī)器則判斷為標(biāo)準(zhǔn)四腔心切面。其定量質(zhì)控胎兒四腔心切面內(nèi)部驗(yàn)證精度93.52%，外部驗(yàn)證精度達(dá)81.2%。

2．4正常與異常產(chǎn)前超聲圖像的自動(dòng)分類識(shí)別

胎兒異常的診斷是AI在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的最難點(diǎn):首先胎兒畸形的產(chǎn)前診斷通常需要多切面聯(lián)合診斷，單一平面信息量少，AI算法需要解決動(dòng)態(tài)、聯(lián)想、立體識(shí)別等方面的難題。此外，胎兒畸形的病變種類很多，每種畸形變化不一，相對(duì)來(lái)說(shuō)單一病種數(shù)據(jù)量少，AI識(shí)別也面臨數(shù)據(jù)量不足的困境。近兩年，研究者們開(kāi)始嘗試于胎兒心臟及顱腦的正異常分類或部分異常類型診斷方面作出突破。2020年，Gong等［23］在建立胎兒先心病AI篩查模型中，首次引入了異常四腔心切面的圖片訓(xùn)練，驗(yàn)證結(jié)果表明AI在分類正常與異常四腔心圖像的表現(xiàn)超過(guò)了低年資及中年資醫(yī)師，僅次于高年資醫(yī)師。Ar-naout等［24］建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別5個(gè)胎兒心臟標(biāo)準(zhǔn)切面基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了正常與16種先心病的智能分辨，曲線下面積為0．99，敏感度為95%［95%置信區(qū)間(CI)84%～99%］，特異度為96%(95%CI95%～97%)。Xie等［25］基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)胎兒顱腦超聲圖像進(jìn)行正異常分類，該分類系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果顯示正常與異常顱腦橫切面分類準(zhǔn)確率達(dá)96.31%，明顯超過(guò)既往文獻(xiàn)報(bào)道的80%。熱力圖病灶定位結(jié)果顯示61.62%達(dá)到精確定位，24.65%定位到與病灶緊鄰的位置。同一課題組Lin等［26］通過(guò)分割和標(biāo)記超過(guò)21500張?zhí)猴B腦超聲圖像進(jìn)一步提出了胎兒顱腦異常實(shí)時(shí)AI輔助診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在常規(guī)超聲掃查中自動(dòng)識(shí)別胎兒顱腦橫切面及切面內(nèi)特征性解剖標(biāo)志，并根據(jù)圖像檢測(cè)9大種不同顱內(nèi)異常。該系統(tǒng)的受試者工作特征曲線下面積為0.81～0.95。上述研究成果表明，基于機(jī)器視覺(jué)中的多項(xiàng)任務(wù)(分類、分割、檢測(cè))，AI技術(shù)在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的研究已逐漸從正常切面的定位識(shí)別過(guò)渡至異常聲像的分類診斷，并有望模擬經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)前超聲醫(yī)師，權(quán)衡多種圖像參數(shù)的同時(shí)辨別偽影，指導(dǎo)正確的臨床決策。

3產(chǎn)前超聲AI的挑戰(zhàn)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)

AI技術(shù)在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的研究進(jìn)展充分展現(xiàn)了AI技術(shù)的優(yōu)勢(shì)及有望減輕產(chǎn)前超聲工作者負(fù)荷的潛能。然而，將AI引入臨床實(shí)踐仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，特別是對(duì)AI模型普適性的考證及一些目前尚無(wú)法避免的倫理問(wèn)題的解決是將研究成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的必要準(zhǔn)備。首先，AI模型的普適性問(wèn)題:(1)單一中心獲取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)所建立的模型能否適用于不同的產(chǎn)前篩查與診斷的場(chǎng)景;(2)為中孕期設(shè)計(jì)的AI模型很難適用于早孕、晚孕的超聲檢查;(3)大多數(shù)AI模型是通過(guò)“監(jiān)督學(xué)習(xí)”推導(dǎo)出來(lái)的，這意味著醫(yī)師標(biāo)注的準(zhǔn)確性將影響模型的準(zhǔn)確性。人類參與不可避免地在學(xué)習(xí)過(guò)程中引入主觀偏差，得到的模型也可能受標(biāo)注偏倚影響。因此，未來(lái)的AI模型無(wú)論是針對(duì)訓(xùn)練集的標(biāo)注、還是驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的底層標(biāo)簽，均需考慮制定合適的準(zhǔn)則對(duì)質(zhì)量進(jìn)行把關(guān)。AI的適用性也需根據(jù)訓(xùn)練及驗(yàn)證數(shù)據(jù)制定嚴(yán)格規(guī)范，未來(lái)開(kāi)展大規(guī)模多中心的臨床研究將成為AI進(jìn)入臨床實(shí)踐的必經(jīng)之路。此外，真實(shí)場(chǎng)景的臨床思維不僅考慮圖像的特征，還會(huì)根據(jù)年齡、家族史、既往史、其他指標(biāo)進(jìn)行多因素整合分析，而AI模型只針對(duì)訓(xùn)練過(guò)的特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，不考慮其他因素。因此，未來(lái)醫(yī)療AI領(lǐng)域的研究重點(diǎn)將是構(gòu)建AI集成圖像和電子病例的“個(gè)性化影像診斷”。另外，AI在產(chǎn)前超聲的應(yīng)用，或者說(shuō)在醫(yī)學(xué)的應(yīng)用，不可避免地會(huì)遇到一些倫理問(wèn)題，例如AI應(yīng)用到臨床需要達(dá)到多高的準(zhǔn)確率、AI所產(chǎn)生的醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)將由誰(shuí)承擔(dān)，需要各位研究者們進(jìn)一步建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)規(guī)范這些問(wèn)題。

4總結(jié)

AI在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域的研究進(jìn)展，提示其有望改善篩查與診斷的工作流程、增加產(chǎn)前超聲診斷者診斷的信心、提高產(chǎn)前篩查效能。未來(lái)的AI開(kāi)發(fā)者和產(chǎn)前超聲專業(yè)人員需進(jìn)一步加強(qiáng)跨學(xué)科交流，將潛力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，并聯(lián)合多學(xué)科共同制定標(biāo)準(zhǔn)化的行業(yè)規(guī)范，規(guī)范這一新興領(lǐng)域的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。利益相關(guān)聲明:本文作者無(wú)相關(guān)利益沖突。作者貢獻(xiàn)說(shuō)明:謝紅寧負(fù)責(zé)提出選題及論文設(shè)計(jì)，并對(duì)論文進(jìn)行修改;雷婷起草了本論文。

作者:雷婷 謝紅寧 單位:中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院超聲科