本文摘要：腾讯优图实验室牵头广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学以及国内多家中心呼吸科/放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，近日，该可行性研究成果已被全球癌症领域著名医学期刊《肿瘤学家》（《TheOncologist》）收录于并全文公开发表。

腾讯优图实验室牵头广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学以及国内多家中心呼吸科/放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，近日，该可行性研究成果已被全球癌症领域著名医学期刊《肿瘤学家》（《TheOncologist》）收录于并全文公开发表。随着低剂量螺旋CT（LDCT）的普及，检测了更加多的肺部结节，使患者以求早期临床，早期手术临床治愈率越高。然而，将CT作为筛查手段仍不存在较高假阳性率（即CT找到的结节有可能不一定是恶性，或是极为惰性生长肿瘤），此外剧增的CT分析工作也大大占有放射科医师受限的工作时间和精力。

近年来机器学习算法在医疗领域的大展拳脚（糖尿病视网膜恶性肿瘤/皮肤病/甲状腺结节等），基于卷积神经网络算法（机器学习算法一类）的肺结节诊断模型未来将会解决问题这一难题。此次腾讯优图牵头吴一龙教授/钟文昭教授团队及多个中心等发售的基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，可未来将会辅助医生提升结节检出率的同时顾及丰恶性临床准确率，大大降低放射科医师日常CT加载工作量，同时使得更加多患者需要及时获得早期化疗介入，更进一步减少肺癌涉及死亡率。

作为腾讯觅得影核心AI技术的获取方，腾讯优图实验室将持续通过腾讯觅得影，与更好医院及医疗机构进行合作，让技术确实应用于落地。目前，腾讯觅影已与国内多达100多家顶级三甲医院达成协议合作，联合前进AI在医疗领域的研究和应用于。

此外，相结合腾讯云的服务器，腾讯优图不具备展开上亿规模的模型训练及合作终端，为技术落地获取有力的服务确保。未来，AI+医学未来将会在推展各级医疗系统诊断同质化，减低医生工作量，提高临床准确率和效率方面，充分发挥更大的起到。

以下为详尽研究内容：一、分析步骤：预处理模块：从CT切片中分离出包括肺的组织的图像区域，阈值0HU除去牵涉到的组织（骨与软组织），接着用于自适应阈值图像拆分方法，创建3维模型；修复3维图象为标准化的切片厚度和分辨率，以防止有所不同CT机器的误差。结节临床模块：创建3D肺结节检测网络取得修复图象的3D特征；在Pythorch平台上分两步训练CNN（卷积神经网络）模型，a, （结节检测网络），输出信息还包括图象和适当的方位可选信息；b, 根据第一步的检测网络参数初始化结节临床网络，并对输入图象和涉及临床结果展开微调。

输出模块：在结节临床网络计算出来出有所有结节的恶性评分后，对其展开融合以得出结论最后的图象级恶性评分。融合图像级恶性肿瘤评分能用公式Pf=1−(1−p1)(1−p2)…计算出来。(1−PN)，其中P代表结节恶性的概率，N代表结节的数目。二、研究结果：首先，用于LUNA16和Kaggle数据对模型展开实训练，搜集来自广东省人民医院呼吸科放射科，中山大学附属第三医院放射科，佛山市第一人民医院放射科及广州市胸科医院放射科多中心数据展开模型训练和检验。

基于多中心影像数据训练后的模型临床敏感性和特异性分别超过84.4%和83.0%，AUC为0.855。同时可以仔细观察到，随着训练图象样本量的减少，模型整体检测灵敏度，特异度以及AUC皆减少。同时我们将该模型算法与Kaggle比赛中第一名算法（Kaggle模型）展开基于第三方影像数据的较为，基于0.757的特异度水平，该模型的敏感性是0.752而Kaggle模型是0.661（闻图4A），AUC分别是0.803和0.767。

针对结节直径大小展开亚组分析（0-10mm, 10-20mm, 20-30mm）较为，可以看见，三个亚组之间皆无明显统计学差异，提醒该模型早期微结节中某种程度具备较高临床准确率。此外可以看见，模型对于腺癌的临床准确率最低超过85.7%，有可能是因为受到整体腺癌占到较为低数据偏倚造成。此外，我们同时基于前瞻性搜集的50事例肺部结节CT展开了人机对比，较为了医师团队，实训练模型，训练后模型以及Kaggle第一位模型算法的临床效力，可以看见实训练模型与医师团队评估结果相似，比起于Kaggle第一位算法两者皆具备更高准确性，而该训练后模型无论在灵敏度（96.0%），特异度（88.0%）抑或是准确度（92.0%）上均较其它三者具备更高的临床效力。

三、结论与辩论：在这项研究中，深度自学算法应用于肺结节临床检测与临床的可行性获得检验，特别是在该模型在结节检测和分类的能力上展现出出有了优势。此外，通过与实际人工检测团队，Kaggle名列第一的算法较为，模型用于的CNN算法在结节分类能力上也具备非常不俗的展现出。

不同于并未用于真实世界数据或病理结果对模型展开了解检验的研究，该研究用于改良的深度神经网络和具备病理金标准标签的大数据集(855事例)，对基于深度自学的模型的应用于展开了优化，并将其推展到现实医疗环境中，使其敏感性和特异性超过了84.4%和83.0%，最大限度地减少了假阳性和假阴性结果。此外，亚组分析表明，其对微小结节的检测效率（0-10mm）与一般结节（10-30mm）具备同等临床效力。同时，该模型的临床能力也比既往报导的计算机辅助结节检测工具有更高的敏感度和特异度，同时该模型随着数据的减少，能更进一步优化其临床辨别效能。

当然该研究也不存在一定的严重不足，比起于既往研究而言，该研究入组的肺结节皆为临床临床早期肺结节，并非来自于筛查队列的数据，有可能无法更加现实体现该模型在早期筛查中应用于实际效能；其次我们依然无法很好区分出有进展较慢的早期结节，有可能必须更加多多次随访影像资料的划入以更佳对早期筛查患者展开分层及指导先前处置方案；此外该模型划入的数据量相比于其他机器学习样本量依然较较少，还必须在更大样本量队列中更进一步检验。这项研究用于基于深度自学算法的模型明显提升了早期肺癌检测和临床的敏感性及特异性，且其临床效力较经验丰富的专科医师团队优于，表明出有今后应用于这一类模型算法辅助临床医师日常肺部影像临床的可行性，同时提升早期结节检出率及诊断率，使更加多患者需要获得早期化疗介入，超过早期临床医治的效果。

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