機器學(xué)習已逐漸成為推進(jìn)癌癥檢測和診斷的重要工具。癌癥在其影響的組織中會(huì )引起不同類(lèi)型的變化，所以癌癥在組織中的存在最終會(huì )導致其物理特性的變化，例如密度或孔隙度的變化。這些變化可以在醫學(xué)圖像中作為信號識別出來(lái)。機器學(xué)習算法的作用是挑選出這個(gè)信號，并用它來(lái)確定正在成像的特定組織是否癌變。
以乳腺癌為例，乳腺超聲彈性成像是一種新興的成像技術(shù)，通過(guò)以非侵入性的方式評估潛在乳腺病變的剛度，從而提供有關(guān)該病變的信息。
乳腺癌是女性癌癥相關(guān)死亡的主要原因。據統計，有將近1/10的乳腺癌被誤診為良性，這意味著(zhù)病人可能會(huì )失去關(guān)鍵的治療時(shí)間。另一方面，女性做的乳房X光檢查越多，出現假陽(yáng)性結果的幾率也越大。經(jīng)過(guò)10年的年度乳房X光檢查，大約2/3的沒(méi)有癌癥的患者可能被懷疑患癌，并接受侵入性干預，比如組織活檢。
與傳統的成像方式相比，乳腺超聲彈性成像利用了關(guān)于癌性和非癌性乳腺病變特征的更精確信息，顯示出更高的準確性。然而，這一過(guò)程的關(guān)鍵是一個(gè)復雜的計算問(wèn)題，解決起來(lái)既費時(shí)又麻煩。
那如果依賴(lài)于算法的指導呢？
南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院航空航天與機械工程系教授A(yíng)ssad Oberai博士，在發(fā)表于《應用力學(xué)與工程中的計算機方法》上的研究論文《通過(guò)深度學(xué)習繞過(guò)反問(wèn)題的解決方案：彈性成像的應用》中提出了這個(gè)問(wèn)題。
Oberai博士和包括南加州大學(xué)維特比工程學(xué)院博士生Dhruv Patel在內的一組研究人員，特別考慮了以下問(wèn)題：
能否訓練機器使用合成數據來(lái)解釋真實(shí)世界的圖像，并簡(jiǎn)化診斷步驟呢？
Oberai博士說(shuō)，答案很可能是肯定的。
以乳腺超聲彈性成像為例，一旦拍攝了受影響區域的圖像，就對圖像進(jìn)行分析，以確定組織內的位移。利用這些數據和物理力學(xué)定律，確定了機械性能(比如它的剛度)的空間分布。在此之后，必須從分布中識別和量化適當的特征，最終將腫瘤分類(lèi)為惡性或良性。問(wèn)題是最后兩個(gè)步驟在計算上很復雜，而且具有內在的挑戰性。
在研究中，Oberai博士試圖確定他們是否可以完全跳過(guò)這個(gè)工作流中最復雜的步驟。
癌性乳腺組織有兩個(gè)關(guān)鍵特性：異質(zhì)性，即有些區域是柔軟的，有些區域是堅硬的；非線(xiàn)性彈性，即纖維在被拉伸時(shí)提供了很大的阻力，而不是最初與良性腫瘤相關(guān)的阻力。了解了這一點(diǎn)，Oberai博士創(chuàng )建了基于物理的模型，顯示了這些關(guān)鍵屬性的不同級別。為了訓練機器學(xué)習算法，他使用了來(lái)自這些模型的數千個(gè)數據輸入。
合成數據與真實(shí)數據
為什么要使用合成的數據來(lái)訓練算法呢？真實(shí)的數據不是更好嗎？
Oberai博士解釋說(shuō)：“如果你有足夠的數據，你就不會(huì )使用合成的數據來(lái)訓練算法。但就醫學(xué)成像而言，如果你有1000張圖像，就已經(jīng)很幸運了。在這種數據匱乏的情況下，這類(lèi)技術(shù)變得非常重要。”
Oberai博士和他的團隊使用了大約12000張合成圖像來(lái)訓練他們的機器學(xué)習算法。這個(gè)過(guò)程在許多方面與照片識別軟件的工作原理類(lèi)似，通過(guò)重復輸入如何識別圖像中的特定人物，或者我們的大腦如何學(xué)會(huì )將貓和狗進(jìn)行分類(lèi)來(lái)學(xué)習。通過(guò)足夠多的例子，該算法能夠收集良性腫瘤和惡性腫瘤固有的不同特征，并做出正確的判斷。
Oberai博士說(shuō)：“我們的準確率約為80%。接下來(lái)，我們將使用更多真實(shí)世界的圖像作為輸入，繼續改進(jìn)算法。”
這類(lèi)算法會(huì )取代放射科醫生在確定診斷中的作用嗎？
絕對不會(huì )。
Oberai博士指出，這類(lèi)算法可以發(fā)揮重要作用，但它無(wú)法作為癌癥診斷的唯一仲裁者，而是作為一種幫助引導放射科醫生得出更準確結論的工具。不過(guò)，這些算法只有在不充當黑盒時(shí)，才會(huì )是最有用的。“算法必須是可解釋的，才能按預期工作。”
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