幾何計(jì)算聯(lián)袂深度學(xué)習(xí) 提升疾病診斷準(zhǔn)確率
222科技日?qǐng)?bào)訊 （記者金鳳）記者8月17日從東南大學(xué)獲悉，該校教授顧忠澤團(tuán)隊(duì)聯(lián)合中國(guó)科學(xué)院外籍院士丘成桐團(tuán)隊(duì)等研發(fā)出基于幾何表面參數(shù)化的多組學(xué)預(yù)測(cè)技術(shù)。該技術(shù)能提升對(duì)結(jié)直腸腫瘤等實(shí)體瘤的組織分型與分子標(biāo)志物的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，有望支撐人工智能在病理圖像分析領(lǐng)域的應(yīng)用。相關(guān)成果近日刊發(fā)于中國(guó)工程院院刊《工程學(xué)》。
“人工智能已經(jīng)在病理診斷中有不少應(yīng)用，但現(xiàn)有算法多用于自然圖像領(lǐng)域，其處理不規(guī)則病理圖像的能力有限?！闭撐牡谝蛔髡摺|南大學(xué)生物科學(xué)與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院博士生黃鍇介紹，當(dāng)碰到病理組織分布不均勻等情況時(shí)，人工智能對(duì)疾病的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度就會(huì)大打折扣。
此次研究中，科研團(tuán)隊(duì)基于丘成桐創(chuàng)立的計(jì)算共形幾何理論，創(chuàng)新性引入“表面參數(shù)化”方法，并利用上海數(shù)學(xué)與交叉學(xué)科研究院教授林文偉和東南大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授李鐵香研發(fā)的共形能量最小化與拉伸能量最小化兩種快速幾何算法，將復(fù)雜的病理切片圖像轉(zhuǎn)換為規(guī)則正方形圖像。
“病理切片中的組織形狀很不規(guī)則，造成圖像中有許多空白區(qū)域，這些空白對(duì)于疾病的診斷沒(méi)有意義，我們將包含少量空白的不規(guī)則組織的圖像提取出來(lái)，再將這些圖像轉(zhuǎn)換為正方形?！闭撐墓餐ㄓ嵶髡呃铊F香介紹，團(tuán)隊(duì)通過(guò)幾何映射技術(shù)，保留了病理圖像關(guān)鍵特征，同時(shí)引入多尺度和各向異性信息，提升病理切片圖像中有關(guān)腫瘤區(qū)域的信息量。經(jīng)過(guò)這番處理，既減少了對(duì)無(wú)用信息的儲(chǔ)存、處理，又能增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)腫瘤特征的學(xué)習(xí)能力。
黃鍇介紹，團(tuán)隊(duì)使用該方法在573名結(jié)直腸癌患者的1802張切片上進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，不僅準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了結(jié)直腸癌的分子標(biāo)志物KRAS和BRAF基因的突變狀態(tài)，還推測(cè)了患者的預(yù)后生存情況。其中，BRAF突變預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升至90%，且適用于低樣本、稀有亞型等挑戰(zhàn)性任務(wù)。
論文共同通訊作者顧忠澤表示，這項(xiàng)融合幾何計(jì)算與深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)新方法，或?qū)⒊蔀橛糜诙嘟M學(xué)病理預(yù)測(cè)與類器官表型研究的關(guān)鍵技術(shù)，推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域邁向新階段。
