癌症科普
深度学习可对癌症和心血管疾病进行双重筛查

深度学习可对癌症和心血管疾病进行双重筛查-易毕恩癌症基因检测专家


在美国,心脏病和癌症是主要的死亡原因,人们越来越认识到,它们具有共同的危险因素,包括吸烟,饮食,血压和肥胖。因此,在已经对患者进行癌症筛查的同时可以筛查心血管疾病的肿瘤诊断工具具有加速诊断,加速治疗和改善患者预后的潜力。 


在今天发表在《自然通讯》上的研究中,伦斯勒理工学院的工程师团队和麻省总医院的临床医生开发了一种深度学习算法,该算法可使用与使用的低剂量计算机断层扫描(CT)扫描相同的方法,帮助评估患者患心血管疾病的风险。筛查肺癌。这种方法为无需进行第二次CT扫描的更高效,更具成本效益和更低的放射诊断铺平了道路。 

Pingkun Yan表示:“在本文中,我们证明了深度学习算法在识别心血管疾病患者并预测其死亡风险方面的出色性能,这表明将低筛查肺癌的CT筛查技术转变为双重筛查工具具有广阔的前景,”生物医学工程学助理教授,伦斯勒(Rensselaer)生物技术与跨学科研究中心(CBIS)成员。

为了使这种双重筛选成为可能,必须克服许多障碍。低剂量CT图像往往具有较低的图像质量和较高的噪点,从而使图像中的特征难以看清。Yan和他的团队利用来自国家肺部筛查试验(NLST)的大型数据集,使用了来自30,000多个低剂量CT图像的数据,开发,训练和验证了能够过滤掉不需要的伪影和噪声的深度学习算法,并且提取癌症诊断所需的功能。研究人员使用了另外的2,085张NLST图像验证了该算法。

Rensselaer团队还与马萨诸塞州总医院合作,在那里研究人员能够针对最先进的扫描技术和医院放射科医生的专业知识来测试这种深度学习方法。Yan说,由伦斯勒(Rensselaer)开发的算法不仅被证明在使用低剂量CT扫描分析高危患者的心血管疾病风险方面非常有效,而且在分析那些图像方面也被证明与放射科医生同等有效。此外,在从麻省总医院335名患者收集的独立数据集上对其进行测试时,该算法紧密模仿了专用心脏CT扫描的性能。

CBIS主任Deepak Vashishth表示:“这项创新性研究是生物成像和人工智能可以结合在一起以更高的精度和安全性改善和提供患者护理的方式的主要例证。”

Yan参加了这项工作,Rensselaer的生物医学工程系特聘教授兼CBIS成员Ge Wang。Rensselaer团队由马萨诸塞州总医院放射科主治医师,哈佛医学院放射学教授Mannudeep K. Kalra博士参加。这项研究是由美国国立卫生研究院国家心脏,肺和血液研究所资助的。  


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