AI诊断肝癌：从机器学习到深度学习的突破与挑战

创作时间:

2025-01-22 09:16:29

作者:

@小白创作中心

AI诊断肝癌：从机器学习到深度学习的突破与挑战

肝癌是对人体威胁最大的疾病之一，大部分患者确诊时已属晚期，致死率极高。早期肝癌的诊断和治疗是改善患者预后的关键。医学影像是辅助诊断肝癌的重要手段，当前基于医学影像数据的智能图像识别技术已深入涉足医学诊断领域并具有良好应用前景。本文通过综述目前人工智能方法在肝脏医学影像中诊断局灶性肝脏病变的研究现状，提出当前人工智能诊断的优势与不足，旨在为今后肝癌的智能化诊断提供新的研究思路。

图 1 U-Net模型框架结构

传统机器学习方法

传统的机器学习方法在肝癌的医学影像诊断中得到了广泛应用。这些方法主要包括支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、决策树（DT）等。这些方法通常需要人工设计特征，如纹理特征、形状特征等，然后将这些特征输入到分类器中进行分类。

支持向量机（SVM）是一种常用的分类方法，它通过寻找一个超平面来将不同类别的样本分开。在肝癌的医学影像诊断中，SVM可以用来区分肝癌和非肝癌的影像特征。例如，Zhang等[14]使用SVM算法对小肝癌和异型增生结节进行分类，取得了较好的效果。

逻辑回归（LR）是一种统计学方法，主要用于预测事件发生的概率。在肝癌的医学影像诊断中，LR可以用来预测肝癌的发生风险。例如，Boateng等[6]使用LR模型对肝癌的风险因素进行分析，发现了一些重要的预测指标。

决策树（DT）是一种基于树形结构的分类方法，它通过一系列的判断来对样本进行分类。在肝癌的医学影像诊断中，DT可以用来识别肝癌的影像特征。例如，Nayak等[7]使用决策树方法对心脏疾病进行预测，发现了一些重要的特征。

深度学习方法

近年来，深度学习方法在肝癌的医学影像诊断中得到了广泛应用。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过多层神经网络自动学习特征，从而避免了人工设计特征的繁琐过程。深度学习方法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。

卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习方法，它在图像识别领域取得了巨大的成功。在肝癌的医学影像诊断中，CNN可以用来识别肝癌的影像特征。例如，Wang等[18]使用基于显著性的3D卷积神经网络对多序列MRI图像中的常见局灶性肝病变进行分类，取得了较好的效果。

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习方法，它在时间序列预测、自然语言处理等领域取得了很好的效果。在肝癌的医学影像诊断中，RNN可以用来分析时间序列的影像数据，如动态增强CT图像。例如，Takenaga等[19]使用多通道三维全卷积残差网络对Gd-EOB-DTPA增强MRI中的局灶性肝病变进行检测和分类，取得了较好的效果。

生成对抗网络（GAN）是一种用于生成图像的深度学习方法，它由生成器和判别器两部分组成。在肝癌的医学影像诊断中，GAN可以用来生成高质量的医学影像，从而提高诊断的准确性。例如，Xiao等[43]使用基于放射组学引导的密集UNet嵌套GAN对无造影剂的肝病变进行分割，取得了较好的效果。

深度学习在肝癌影像诊断中的应用

深度学习在肝癌影像诊断中的应用主要体现在以下几个方面：

病灶检测：深度学习可以自动检测医学影像中的病灶，提高检测的准确性和效率。例如，Wu等[22]使用改进的Faster R-CNN对肝脏CT图像中的小病灶进行检测，取得了较好的效果。
病灶分类：深度学习可以对医学影像中的病灶进行分类，帮助医生判断病灶的性质。例如，Mao等[12]使用基于机器学习的超声影像组学对原发性和转移性肝癌进行术前分类，取得了较高的准确率。
影像分割：深度学习可以对医学影像中的感兴趣区域进行分割，帮助医生更准确地评估病灶的大小和位置。例如，Dong等[35]使用基于深度学习框架的混合全卷积神经网络对肝癌进行检测，取得了较好的效果。
特征提取：深度学习可以自动提取医学影像中的特征，避免了人工设计特征的繁琐过程。例如，Zhang等[30]使用3D全卷积DenseNets对急性缺血性卒中的DWI图像进行自动分割，取得了较好的效果。