人工智能模型在檢測MRI圖像中的腦腫瘤方面越來越出色。迄今為止，已確定超過150種類型的腦腫瘤；雖然并非所有腦腫瘤都是腦癌，但由于它們的位置，它們?nèi)匀豢赡芎芪ｋU(xiǎn)。約翰霍普金斯醫(yī)學(xué)指出，位于大腦重要區(qū)域的良性腦腫瘤可能是致命的。在極少數(shù)情況下，良性腫瘤可能會變成惡性腫瘤。

今年，預(yù)計(jì)近19,000人將死于腦部和其他神經(jīng)系統(tǒng)癌癥。據(jù)美國癌癥協(xié)會估計(jì)，去年約有相同數(shù)量的人死于腦和脊髓腫瘤。

現(xiàn)在，科學(xué)家們已經(jīng)訓(xùn)練了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（也稱為機(jī)器學(xué)習(xí)算法，一種人工智能）來識別哪些MRI圖像顯示的是健康大腦，哪些受到了癌癥的影響。此外，這些模型還可以確定受癌癥影響的區(qū)域以及癌癥的類型。

盡管并非所有的腦腫瘤都是惡性的，但它們?nèi)匀豢赡軐颊邩?gòu)成威脅。新的研究正在利用AI更好地檢測MRI圖像中的腫瘤（Getty Images/iStock）。

他們發(fā)現(xiàn)，AI網(wǎng)絡(luò)在檢測正常腦圖像和區(qū)分癌變和健康大腦方面得分很高。第一個模型檢測腦癌的平均準(zhǔn)確率接近86%。第二個模型的準(zhǔn)確率超過83%。

研究人員使用公共領(lǐng)域的MRI影像數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這些模型。他們的研究結(jié)果于周二發(fā)表在《生物學(xué)方法與協(xié)議》雜志上的一篇新論文中。

為了提高網(wǎng)絡(luò)檢測腫瘤的能力，作者們對其進(jìn)行了偽裝檢測訓(xùn)練。他們認(rèn)為，動物通過自然偽裝隱藏自己（如變色龍和竹節(jié)蟲）與癌細(xì)胞群融入健康腦組織之間存在平行關(guān)系。

作者們發(fā)現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)可以生成顯示其分類特定區(qū)域的圖像。他們表示，這一功能將使醫(yī)生能夠?qū)⑵渥约旱臎Q策與AI的決策進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

然而，在所有情況下，網(wǎng)絡(luò)仍然難以區(qū)分不同類型的腦癌。

表現(xiàn)最佳的提議模型比標(biāo)準(zhǔn)的人類檢測準(zhǔn)確率低約6%。

盡管如此，研究人員表示，隨著他們在偽裝檢測方面的訓(xùn)練，其準(zhǔn)確性和清晰度有所提高。并且，將一個任務(wù)訓(xùn)練的模型用于新的但相關(guān)項(xiàng)目的重用能力也提高了準(zhǔn)確率。

此前，密歇根大學(xué)健康的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，AI可以在不到90秒的時(shí)間內(nèi)預(yù)測癌性腦腫瘤的遺傳特征。

“AI的進(jìn)步使得模式檢測和識別更加準(zhǔn)確?！痹撜撐牡闹饕髡逜rash Yazdanbakhsh在一份聲明中說，“這進(jìn)而有助于基于影像的診斷輔助和篩查，但也需要更多解釋AI是如何完成任務(wù)的?！?/p>

“追求AI的可解釋性增強(qiáng)了人類與AI之間的溝通。這一點(diǎn)在醫(yī)療專業(yè)人員與設(shè)計(jì)用于醫(yī)療目的的AI之間尤為重要。清晰且可解釋的模型更有利于診斷、跟蹤疾病進(jìn)展和監(jiān)測治療?！彼a(bǔ)充道。

(全文結(jié)束)

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