中科院AI医学影像新研究：人工智能可为肝癌患者无创分级

研究功效表现，与医学影像连系行使的人工智能体系SE-DenseNet与加强核磁共振图像团结，可以在无创前提下为病患完成癌症分级。研究团队暗示，将把该技能应用在其开拓的肝癌溶解打算导航体系中，以更精确地帮助拟定手术筹划。

肝癌与癌症分级

在原发性肝癌中，肝细胞癌（HCC）是肝癌的重要分型，占原发性肝癌的70%~90%，是导致环球癌症衰亡的第三大肿瘤。

肝癌的分级对病人的临床诊断、治疗方案选择以及预后具有重要的临床意义。

差异于大大都肿瘤，肝癌可以通过非侵入性的影像搜查举办确诊。今朝诊断肝癌的本领有影像搜查、活检、AFP血清搜查等，个中最常用的医学影像搜查包罗CT和MR，CT和MR已经被公以为肝胆和乳腺癌等疾病的非侵入性搜查的首选。

病理活检还是评估病灶恶性水平的须要本领。若能实现基于医学影像的病灶分级，则可以在必然水平上对肿瘤的治疗方案提供参考意见，能低落诊断对病理活检的依靠，极大减轻患者的疾苦。

但在临床应用中，分级功效高度依靠于大夫履历，具有较大的主观性。因此，寻求客观、有用的分级评估要领是一个重要的研究偏向。

跟着模式辨认、呆板进修、深度进修等技能的不绝成长，借助医学影像帮助诊断体系，构建深度进修收集模子，对肝癌举办客观自动的分级成为今朝主流的研究偏向之一。

AI为肝癌患者无创分级

中科院苏州医工所戴亚康研究员、周志勇研究员和周庆等人连系丽水市中心医院纪建松副院长团队和苏州大学隶属第二医院范国华主任团队，提出了SE-DenseNet收集，开展了基于加强MR图像（层厚3mm~8mm不等）的肝细胞癌恶性水等分级研究。

雷锋网相识到，该研究从丽水市中心医院和苏州大学隶属第二医院获取了75位病人的加强核磁共振图像，包罗75例动脉期图像、75例静脉期图像、63例耽误期图像，共213个病灶ROI。

研究职员通过团结深度进修中的DenseNet和SENet两种收集布局，构建了SE-DenseNet收集，操作SENet对特性举办权重自进修，从而到达对重要特性的加强的目标，在必然水平上，SE-DenseNet缓解了DenseNet的特性冗余性。

（编辑：湖南网）

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