機器學(xué)習(xí)已逐漸成為推進癌癥檢測和診斷的重要工具。癌癥在其影響的組織中會引起不同類型的變化，所以癌癥在組織中的存在最終會導(dǎo)致其物理特性的變化，例如密度或孔隙度的變化。這些變化可以在醫(yī)學(xué)圖像中作為信號識別出來。機器學(xué)習(xí)算法的作用是挑選出這個信號，并用它來確定正在成像的特定組織是否癌變。
以乳腺癌為例，乳腺超聲彈性成像是一種新興的成像技術(shù)，通過以非侵入性的方式評估潛在乳腺病變的剛度，從而提供有關(guān)該病變的信息。
乳腺癌是女性癌癥相關(guān)死亡的主要原因。據(jù)統(tǒng)計，有將近1/10的乳腺癌被誤診為良性，這意味著病人可能會失去關(guān)鍵的治療時間。另一方面，女性做的乳房X光檢查越多，出現(xiàn)假陽性結(jié)果的幾率也越大。經(jīng)過10年的年度乳房X光檢查，大約2/3的沒有癌癥的患者可能被懷疑患癌，并接受侵入性干預(yù)，比如組織活檢。
與傳統(tǒng)的成像方式相比，乳腺超聲彈性成像利用了關(guān)于癌性和非癌性乳腺病變特征的更精確信息，顯示出更高的準(zhǔn)確性。然而，這一過程的關(guān)鍵是一個復(fù)雜的計算問題，解決起來既費時又麻煩。
那如果依賴于算法的指導(dǎo)呢？
南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院航空航天與機械工程系教授Assad Oberai博士，在發(fā)表于《應(yīng)用力學(xué)與工程中的計算機方法》上的研究論文《通過深度學(xué)習(xí)繞過反問題的解決方案：彈性成像的應(yīng)用》中提出了這個問題。
Oberai博士和包括南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院博士生Dhruv Patel在內(nèi)的一組研究人員，特別考慮了以下問題：
能否訓(xùn)練機器使用合成數(shù)據(jù)來解釋真實世界的圖像，并簡化診斷步驟呢？
Oberai博士說，答案很可能是肯定的。
以乳腺超聲彈性成像為例，一旦拍攝了受影響區(qū)域的圖像，就對圖像進行分析，以確定組織內(nèi)的位移。利用這些數(shù)據(jù)和物理力學(xué)定律，確定了機械性能(比如它的剛度)的空間分布。在此之后，必須從分布中識別和量化適當(dāng)?shù)奶卣?，最終將腫瘤分類為惡性或良性。問題是最后兩個步驟在計算上很復(fù)雜，而且具有內(nèi)在的挑戰(zhàn)性。
在研究中，Oberai博士試圖確定他們是否可以完全跳過這個工作流中最復(fù)雜的步驟。
癌性乳腺組織有兩個關(guān)鍵特性：異質(zhì)性，即有些區(qū)域是柔軟的，有些區(qū)域是堅硬的；非線性彈性，即纖維在被拉伸時提供了很大的阻力，而不是最初與良性腫瘤相關(guān)的阻力。了解了這一點，Oberai博士創(chuàng)建了基于物理的模型，顯示了這些關(guān)鍵屬性的不同級別。為了訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，他使用了來自這些模型的數(shù)千個數(shù)據(jù)輸入。
合成數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)
為什么要使用合成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法呢？真實的數(shù)據(jù)不是更好嗎？
Oberai博士解釋說：“如果你有足夠的數(shù)據(jù)，你就不會使用合成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法。但就醫(yī)學(xué)成像而言，如果你有1000張圖像，就已經(jīng)很幸運了。在這種數(shù)據(jù)匱乏的情況下，這類技術(shù)變得非常重要。”
Oberai博士和他的團隊使用了大約12000張合成圖像來訓(xùn)練他們的機器學(xué)習(xí)算法。這個過程在許多方面與照片識別軟件的工作原理類似，通過重復(fù)輸入如何識別圖像中的特定人物，或者我們的大腦如何學(xué)會將貓和狗進行分類來學(xué)習(xí)。通過足夠多的例子，該算法能夠收集良性腫瘤和惡性腫瘤固有的不同特征，并做出正確的判斷。
Oberai博士說：“我們的準(zhǔn)確率約為80%。接下來，我們將使用更多真實世界的圖像作為輸入，繼續(xù)改進算法。”
這類算法會取代放射科醫(yī)生在確定診斷中的作用嗎？
絕對不會。
Oberai博士指出，這類算法可以發(fā)揮重要作用，但它無法作為癌癥診斷的唯一仲裁者，而是作為一種幫助引導(dǎo)放射科醫(yī)生得出更準(zhǔn)確結(jié)論的工具。不過，這些算法只有在不充當(dāng)黑盒時，才會是最有用的。“算法必須是可解釋的，才能按預(yù)期工作。”
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