醫(yī)學(xué)研究機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)表明：乳腺癌一直在女性中流行，發(fā)病率居女性惡性腫瘤的首位，是全世界女性死亡的致命原因。世衛(wèi)組織在近期的乳腺癌報告中指出：2020年，全世界有230萬女性被診斷出患有乳腺癌，68.5萬人死亡。截至2020年，在過去5年中，有780萬活著的女性被診斷出患有乳腺癌。乳腺癌被稱之為世上最常見的癌癥。早診斷早治療是目前的救治方式——在醫(yī)學(xué)成像中運用ML可以有效做到更早的檢查出病癥。

由于早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌是恢復(fù)健康的唯一途徑，因此醫(yī)療技術(shù)的進步可以很好地進行救援。將深度學(xué)習(xí)集成到醫(yī)學(xué)圖像分析中已被證明是一種改變游戲規(guī)則的方式，可以克服癌癥治療期間出現(xiàn)的診斷挑戰(zhàn)。已明確開發(fā)用于早期檢測乳腺癌癥狀的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)為及時準確地篩查女性乳腺癌提供了重要幫助。

通過深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)分割精確檢測癌癥

醫(yī)學(xué)分割是將異常部分從標準部分中分割出來的過程。每個識別的區(qū)域代表它所屬的信息和區(qū)分異常的結(jié)構(gòu)元素。CAD模型中分割的主要目的是從乳房組織中進行大塊分割。任何腫塊的存在都表明乳房X線照相術(shù)存在異常。腫塊異常的形狀、邊緣和強度有助于確定其性質(zhì)。圓形物體傾向于具有高強度，但它們可能難以定義。

訓(xùn)練一個醫(yī)療系統(tǒng)太復(fù)雜了，尤其是在構(gòu)建一個保證精度的ML模型時?；仡欋t(yī)療設(shè)備制造的歷史，很明顯，到目前為止，還沒有開發(fā)出能夠達到100%準確率的計算機輔助系統(tǒng)。然而，隨著更多的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)注釋和標記技術(shù)，開發(fā)前衛(wèi)的AI醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)已經(jīng)成為可能。不幸的是，這些，不幸的是，這些模型可能無法保證100%的準確性。然而，與舊的癌癥檢測方法相比，新的AI集成計算機輔助醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)可以顯示更精確的診斷結(jié)果。

基于計算機的癌癥診斷有多大幫助?

乳房X線照相術(shù)是與人工智能(AI)協(xié)同工作的醫(yī)學(xué)成像工具，已被證明對患有乳腺癌的人有治療幫助。

該工具在確保早期乳腺癌診斷方面反應(yīng)良好，從而減少了全世界死亡人數(shù)，特別是最大限度地減少了因乳腺癌而死亡的女性。然而，挑戰(zhàn)在于低輻射X射線產(chǎn)生的乳房X射線照片難以解釋，尤其是在篩查環(huán)境中。篩查的清晰度和準確性取決于圖像質(zhì)量和圖像中可用的不明確證據(jù)。

放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)解讀數(shù)字乳房X線攝影具有挑戰(zhàn)性。因此，計算機輔助診斷(CAD)技術(shù)可以通過經(jīng)濟有效地提高準確率來幫助提高放射科醫(yī)師的表現(xiàn)。目前的研究重點是將ML(ML)整合到醫(yī)學(xué)成像中，并進一步設(shè)計和開發(fā)基于AI的醫(yī)學(xué)成像和分析系統(tǒng)和技術(shù)，以檢測異常特征、對其進行分類，并為放射科醫(yī)生提供關(guān)于癌癥發(fā)展的輕微跡象的視覺證據(jù)在女性乳房中。

AI如何改善放射學(xué)實踐以提高精度?

基于計算機的方法更適用于乳房X線攝影中的質(zhì)量檢測、特征提取和分類。所提出的CAD系統(tǒng)解決了幾個步驟：預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像分割、特征提取和分類。盡管商業(yè)CAD系統(tǒng)使放射科醫(yī)生能夠識別乳腺癌檢測的細微跡象，但分類仍然很困難。因此，基于AI的AI和ML模型具有開發(fā)先進癌癥診斷工具和技術(shù)的潛力，可以為醫(yī)學(xué)影像的創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，從而更可靠地檢測女性早期乳腺癌。

運用基于AI的ML改進癌癥診斷方法

為了診斷乳腺癌，醫(yī)生需要分析、表征和整合眾多臨床和乳房X線攝影變量，這可能是耗時、復(fù)雜且容易出錯的。還有其他因素導(dǎo)致乳房X線攝影成像的陽性預(yù)測值降低。易于訪問的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集為數(shù)據(jù)注釋過程提供了動力，以開發(fā)基于AI的實用醫(yī)學(xué)成像設(shè)備。當計算機模型被集成到放射圖像的解釋中時，可以提高解釋的準確性。

因此，CAD模型有助于早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌并對其進行準確分析，同時還可以檢測異常并識別其類型。自1980年以來，由于對癌癥檢測的影響，已經(jīng)報道了幾種乳房X線攝影圖像的預(yù)處理方法。乳房X線攝影的預(yù)處理探討了為質(zhì)量改進選擇重要參數(shù)會影響CAD系統(tǒng)的效率。

最后的想法

ML和醫(yī)學(xué)成像需要在相互交織的環(huán)境中工作，以便為放射科醫(yī)生提供更準確的乳腺癌檢測結(jié)果。尚未探索AI以開發(fā)精確采購的ML模型。ML和醫(yī)學(xué)成像是雙胞胎醫(yī)學(xué)和技術(shù)過程，需要齊頭并進以帶來先進的醫(yī)學(xué)實踐。

我們在醫(yī)學(xué)成像和癌癥診斷設(shè)備的前端看到的精度得到了準確的后端流程的支持，例如收集正確的數(shù)據(jù)集以及注釋和標記醫(yī)療數(shù)據(jù)集。對于保證醫(yī)療診斷結(jié)果準確性的基于AI的醫(yī)療成像設(shè)備，必須觸及流程的核心，即運用正確的注釋和標記數(shù)據(jù)集為ML模型準備正確的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。