تشخیص به کمک کامپیوتر

حساسیت و ویژگی

سیستم‌های CAD، به دنبال علامت گذاری ساختارهای مشکوک هستند. در حال حاضر این سیستم‌ها قادر به شناسایی ۱۰۰٪ تغییرات پاتولوژیک نیستند. نرخ ضربه (حساسیت)، بسته به نوع سیستم و کاربرد آن می‌تواند بیش از ۹۰٪ باشد. به تشخیص‌های درست، مثبت واقعی (True Positive: TP) و به علامت گذاری نادرست بخش‌های سالم، مثبت کاذب (False Positive: FP) گفته می‌شود. هرچه میزان FPها کمتر باشد، نشان دهنده بالاتر بودن ویژگی (specificity) است. کم بودن ویژگی، مقبولیت سیستم CAD را کاهش می‌دهد، زیرا کاربر باید همه این تشخیص‌های نادرست را پیدا کند. در آزمایش‌هایی که برای بررسی کلی ریه هستند (CAD قفسه سینه)، می‌توان نرخ FP را به ۲ مورد در هر آزمایش کاهش داد. در سایر بخش‌ها (مثلاً آزمایش‌های CT ریه)، نرخ FP می‌تواند ۲۵ یا بیشتر باشد. در سیستم‌های CAST، به منظور رده‌بندی معنی دار مطالعات، نرخ FP باید بسیار کم باشد (کمتر از ۱ مورد در هر آزمایش).

کاربردها

از سیستم CAD می‌توان در تشخیص سرطان پستان، سرطان ریه، سرطان روده، سرطان پروستات، متاستاز استخوان، بیماری سرخرگ کرونری، نقص مادرزادی قلب، آسیب‌شناسی مغز، آلزایمر و رتینوپاتی دیابتی، استفاده کرد.

سرطان پستان

از CAD در غربالگری ماموگرافی (آزمایش x-ray سینه زنان) استفاده می‌شود. غربالگری ماموگرافی برای تشخیص زودهنگام سرطان پستان مورد استفاده قرار می‌گیرد. سیستم CAD به طبقه‌بندی تومورهای خوش‌خیم و بدخیم کمک می‌کند. این سیستم بیشتر در آمریکا و هلند به کار گرفته شده‌است. اولین سیستم CAD برای ماموگرافی، طی یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه شیکاگو ایجاد شد. امروزه، این سیستم توسط iCAD و Hologic ارائه می‌شود. سیستم‌های CAD، علی‌رغم برخورداری از حساسیت بالا، ویژگی (specificity) بسیار کمی دارند؛ این امر موجب نامشخص بودن مزایای استفاده از CAD می‌شود. در سال ۲۰۰۸، یک بررسی اصولی بر روی غربال‌گری ماموگرافی با استفاده از CAD به این نتیجه دست یافت که CAD نمی‌تواند اثر معنی داری بر نرخ تشخیص سرطان داشته باشد، اما نرخ recall (یعنی نرخ FP) را به صورت ناخواسته افزایش می‌دهد؛ با این حال، در مطالعات مختلف، ناهمگونی قابل توجهی را در تأثیر بر recall نشان داد.
علاوه بر این، روش‌هایی برای ارزیابی ماموگرافی بر اساس تصویربرداری رزونانس مغناطیسی نیز در دسترس است.

سرطان ریه

توموگرافی کامپیوتری (computed tomography) به همراه سیستم CAD سه بعدی، به عنوان روشی ثانویه در تشخیص سرطان ریه در نظر گرفته می‌شود. در این مورد، پایگاه داده‌ای با ۳۰۰۰ تصویر فراهم و بررسی شده‌است. با این روش، ضایعات گرد (سرطان ریه، متاستاز و تغییرات خوش‌خیم) با اندازه بزرگتر از ۱ میلی‌متر قابل شناسایی است. امروزه همه فروشندگان معروف سیستم‌های پزشکی این سیستم را پیشنهاد می‌کنند.
تشخیص زودهنگام سرطان ریه بسیار ارزشمند است. با این وجود تشخیص سرطان ریه در مراحل ابتدایی (مرحله ۱) بسیار دشوار است. ضایعات گرد با اندازه ۵–۱۰ میلی‌متر به آسانی نادیده گرفته می‌شوند. به کار بردن سیستم‌های CAD قفسه سینه، می‌تواند به شناسایی تغییرات کوچک کمک کند. تعدادی از محققان، سیستم CAD را برای شناسایی گره‌های ریه (ضایعات گرد کوچک‌تر از ۳۰ میلیمتر) در رادیوگرافی قفسه سینه و CT, و سیستم‌های CAD تشخیصی گره‌های ریه (مثلاً تمایز بین خوش‌خیم و بدخیم) در CT، توسعه دادند. تصویربرداری مجازی انرژی دوگانه (Virtual dual-energy imaging) عملکرد سیستم‌های CAD در رادیوگرافی قفسه سینه را بهبود بخشیده‌است.

سرطان روده

CAD برای تشخیص پولیپ‌های کولورکتال در کولون در کلونوگرافی سی تی موجود است. پلیپ‌ها رشد کمی داشته و از پوشش داخلی روده به وجود می‌آیند. CAD، پلیپ‌ها را از روی شکل برآمده آن‌ها تشخیص می‌دهد. برای جلوگیری از رخ دادن مثبت کاذب، CAD دیواره روده و چین‌های haustral را نادیده می‌گیرد.

بیماری عروق کرونر

CAD برای شناسایی خودکار بیماری های شریان کروناری در CT آنژیوگرافی کروناری (coronary CT angiography: CCTA) در دسترس است.

نقص مادرزادی قلب

شناسایی زودهنگام بیماری‌ها می‌تواند مرز بین مرگ و زندگی باشد. CADe را می‌توان از طریق گوش دادن با یک گوشی پزشکی دیجیتال (digital stethoscope) یا نرم‌افزارهای تخصصی انجام داد، که به آن شنود درمانی با کمک کامپیوتر (Computer-aided auscultation) نیز می‌گویند. با استفاده از این روش، مرمرها (Murmurs) یا صداهای غیرطبیعی قلب، که به علت جریان خون در قسمت معیوب قلب ایجاد می‌شوند را می‌توان با حساسیت و ویژگی بالایی شناسایی کرد. شنود درمانی با کمک کامپیوتر به نویز خارجی و صداهای بدن حساس بوده و در نتیجه برای صحت عملکرد به محیطی ساکت نیازمند است.

شناسایی آسیب های مغز

چپلوت، همکارانش اولین کسانی بودند که برای شناسایی آسیب‌های مغز از ضرایب تبدیل موجک گسسته (DWT) استفاده کردند. مایترا (Maitra) و چترجی (Chatterjee)، تبدیل اسلنتلت (Slantlet transform) را در این مورد به کار بردند که نسخه بهبود یافته DWT است. آن‌ها بردار ویژگی هر تصویر را، با در نظر گرفتن دامنه خروجی تبدیل اسلنتلت مربوط به شش موقعیت مکانی که مطابق منطقی خاص انتخاب شده بود، محاسبه کردند.
در سال ۲۰۱۰، ونگ (Wang) و وو (Wu) روشی مبتنی بر شبکه عصبی رو به جلو (forward neural network: FNN)، جهت تقسیم‌بندی تصاویر MR مغز به دو گروه عادی و غیرعادی، ارائه کردند. پارامترهای FNN توسط روش بهینه‌سازی خودکار گروه ذرات بی‌نظم (adaptive chaotic particle swarm optimization: ACPSO) بهینه شد. نتایج به دست آمده بر روی ۱۶۰ تصویر نشان داد که صحت این طبقه‌بندی ۹۸٫۷۵٪ بود.
در سال ۲۰۱۱، وو و ونگ روشی ارائه کردند که در آن از DWT برای استخراج ویژگی، از PCA برای کاهش بعد ویژگی و از FNN به همراه روش لانه زنبوری بی نظم ساختگی درجه‌بندی شده (scaled chaotic artificial bee colony: SCABC) به عنوان طبقه‌بند استفاده کردند.
در سال ۲۰۱۳، ساریتا (Saritha) و همکارانش نخستین افرادی بودند که برای شناسایی آسیب‌های مغز، آنتروپی ویولت (wavelet entropy: WE) را به کار بردند. علاوه بر این، ساریتا پیشنهاد کرد که از نمودارهای شبکه عنکبوتی استفاده کنند. پس از آن، ژانگ (Zhang) و همکارانش، ثابت کردند که حذف نمودارهای شبکه عنکبوتی، تأثیری بر عملکرد ندارد. روش جست جوی الگوهای ژنتیک، برای شناسایی مغز آسیب دیده از گروه کنترل، اعمال شد. صحت طبقه‌بندی این روش، ۹۵٫۱۸۸٪ گزارش شد. داس (Das) و همکارانش، از تبدیل ریپلت (Ripplet transform) استفاده کردند. ژانگ و همکارانش پیشنهاد استفاده از روش بهینه‌سازی گروه ذرات (paricle swarm optimization: PSO) را دادند. کلبخانی (Kalbkhani) و همکارانش استفاده از مدل GARCH را پیشنهاد کردند.
در سال ۲۰۱۴، الدحشان (El-Dahshan) و همکارانش از شبکه عصبی دو پالسی (pulse coupled neural network) استفاده کردند.
در سال ۲۰۱۵، ژو (Zhou) و همکارانش پیشنهاد دادند که طبقه‌بند Naïve Bayesian برای شناسایی آسیب‌های مغز استفاده شود.

بیماری آلزایمر

از سیستم‌های CAD می‌توان برای شناسایی موردهای آلزایمری یا مبتلا به اختلالات شناختی خفیف استفاده کرد.
در سال ۲۰۱۴، پادما (Padma) و همکارانش از ترکیب ویژگی‌های بافت آماری ویولت برای تقطیع و طبقه‌بندی تومورهای AD خوش‌خیم و بدخیم استفاده کردند. ژانگ و همکارانش دریافتند که صحت طبقه‌بند درخت تصمیم‌گیری ۸۰٪، با میانگین زمان محاسبه ۰٫۰۲۲ ثانیه برای هر طبقه‌بندی است.
Eigenbrain، یک ویژگی جدید مغز برای کمک به شناسایی AD، بر اساس تحلیل اجزای اصلی (Principal Component Analysis) یا تحلیل اجزای مستقل (Independent Component Analysis) است. ثابت شده‌است که SVM چندجمله ای، صحت خوبی دارد. KSVM چندجمله ای بهتر از SVM خطی و SVM کرنل RBF عمل می‌کند. روش‌های دیگر با نتایج قابل قبول شامل استفاده از تحلیل بافت (texture analysis), ویژگی‌های ریخت شناختی (morphological features), یا ویژگی‌های آماری درجه بالا می‌شود.

پزشکی هسته ای

سیستم CADx برای تصاویر پزشکی هسته ای در دسترس است. سیستم‌ها تجاری CADx برای تشخیص متاستاز استخوان در اسکن‌های کل بدن و بیماری‌های شریان کروناری در تصاویر تزریق وریدی قلب وجود دارند.
سیستم‌های شناسایی خودکار ضایعات با کمک کامپیوتر، با دارا بودن حساسیت بالا و نرخ قابل قبولی از شناسایی غلط ضایعات، مفید شناخته شده و احتمالاً در آینده برای کمک به تشخیص ضایعات استخوانی در پزشکی هسته ای به کار گرفته خواهدشد.

رتینوپاتی دیابتی

رتینوپاتی دیابتی، یکی از بیماری‌های شبکیه است که عمدتاً توسط تصاویر فوندوسکوپی تشخیص داده می‌شود. بیماران دیابتی در کشورهای صنعتی معمولاً در این شرایط تحت غربالگری منظم قرار می‌گیرند. برای تشخیص زودهنگام رگ‌های خونی غیرعادی شبکیه، از تصویر برداری استفاده می‌شود. تحلیل دستی این تصاویر، وقت گیر و غیرقابل اطمینان است. به منظور بالا بردن صحت، حساسیت و ویژگی روش تشخیص خودکار از CAD استفاده می‌شود. جایگزین کردن نیروی انسانی با سیستم‌های CAD می‌تواند ایمن و مقرون به صرفه باشد.
مراحل اصلی الگوریتم CAD شامل پیش پردازش، استخراج ویژگی و طبقه‌بندی است.

روش‌های پیش پردازش

نرمالیزه کردن تصاویر، تغییرات را در کل تصویر به حداقل می‌رساند. تغییرات شدت در نواحی بین کناره‌ها تا مرکز شبکیه چشم موجب عدم صحت تقطیع رگ‌ها می‌شود. بر اساس مطالعه مروری که در سال ۲۰۱۴ انجام شده، در اکثر مطالعات (۱۱ مطالعه از بین ۴۰ مورد تحقیق انجام شده از سال ۲۰۱۱) از این روش استفاده کرده‌اند.
همسان سازی هیستوگرام، روشی برای افزایش کنتراست تصویر است. از این تکنیک برای افزایش کنتراست محلی استفاده می‌شود. پس از پایان پردازش، نواحی تاریک در تصویر ورودی، روشن‌تر خواهد شد که این امر ویژگی‌های موجود در آن ناحیه را بهبود می‌بخشد. از سوی دیگر، نواحی روشن‌تر در تصویر ورودی، روشن باقی‌مانده یا از روشنایی آن‌ها کاسته می‌شود تا با نواحی دیگر تصویر همسان شود. در کنار تقطیع رگ‌ها، ویژگی‌های دیگر رتینوپاتی دیابتی را می‌توان با این تکنیک پیش پردازش جداسازی کرد. میکروآنوریسم‌ها و لخته‌های خونی، ضایعاتی قرمز رنگ هستند در حالی که ترشحات، نقاط زرد رنگ می‌باشند. افزایش کنتراست بین این دو گروه، دیدن ضایعات را راحت‌تر می‌کند. مطالعه مروری در سال ۲۰۱۴ نشان داد که ۱۰ مورد از ۱۴ مطالعه اخیر (از سال ۲۰۱۱) از این روش استفاده کرده‌اند.
فیلتر کانال سبز، تکنیک مفید دیگری برای تمایز ضایعات از رگ‌ها بوده و به دلیل ایجاد حداکثر کنتراست بین ضایعات مرتبط با رتینوپاتی دیابتی بسیار مهم است. میکروآنوریسم‌ها و لخته‌های خونی ضایعاتی قرمز رنگ هستند که پس از اعمال فیلتر کانال سبز تیره خواهند شد. در مقابل، ترشحات، نقاط زرد رنگی بوده که پس از فیلتر کردن به صورت نقاط روشن دیده می‌شوند. بر اساس مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، از این روش در ۲۷ مورد از ۴۰ مقاله منتشر شده در سه سال اخیر، استفاده شده‌است. علاوه بر این، از ترکیب فیلتر کانال سبز و سیستم پنجره گذاری دوگانه (double-windowing system) می‌توان در شناسایی نقطه مرکزی دیسک اپتیک (محل خروج اعصاب از چشم) بهره جست.
تصحیح روشنایی غیر یکنواخت، تکنیکی برای تنظیم روشنایی غیر یکنواخت در تصاویر فوندوسکوپی می‌باشد. ممکن است روشنایی غیر یکنواخت، به علت تغییر ویژگی‌های آماری تصویر باشد. این تغییرات، پردازش‌های بعدی مانند استخراج ویژگی را تحت تأثیر قرار داده و مهمتر از همه اینکه توسط انسان قابل مشاهده نیست. می‌توان از طریق تغییر شدت پیکسل با استفاده از شدت پیکسل اصلی (f)، متوسط‌گیری محلی(λ) و پیکسل‌های مورد نظر (μ)، تصحیح روشنایی غیر یکنواخت (f') را انجام داد (با استفاده از رابطه زیر). سپس با اعمال تبدیل والتر-کلین (Walter-Klein transformation)، روشنایی یکنواخت می‌شود. این روش در بین روش‌های موجود در مقالات مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، کمترین کاربرد را دارد.
f' = f + μ – λ
عملیات ریخت‌شناسی، دومین روشی است که در مطالعه مروری سال ۲۰۱۴، کم‌ترین کاربرد را دارد. هدف اصلی این روش، بهبود کنتراست، خصوصاً در نواحی تیره‌تر نسبت به پس زمینه است.

تأثیرات در اشتغال زایی

خودکارشدن تشخیصی پزشکی (به عنوان مثال، اندازه‌گیری گلبول‌های قرمز) سابقه تاریخی دارد. انقلاب یادگیری عمیق (deep learning revolution) در سال ۲۰۱۰، تاکنون AIهای ایجاد کرده که در بسیاری از موارد دقیق تر از رادیولوژیست‌ها و متخصصین پوست هستند و انتظار می‌رود این شکاف رشد کند. برخی از متخصصین، همچون پزشک‌ها، اثرات این AIها را در رشته پزشکی رد می‌کنند. در مقابل، بسیاری از اقتصاددانان و کارشناسان هوش مصنوعی اعتقاد دارند که رشته‌هایی مانند رادیولوژی از بین خواهد رفت و شمار زیادی از رادیولوژیست‌ها بیکار شده یا دستمزد آن‌ها کاهش خواهد یافت؛ در نهایت بیمارستان‌ها رادیولوژیست‌های کمتری نیاز داشته و رادیولوژیست‌های باقی مانده در بیمارستان‌ها نیز به آموزش مجدد نیاز دارند. جفری هینتون (Geoffrey Hinton)، پدر علم یادگیری عمیق، معتقد است که (با توجه به پیشرفت‌های احتمالی در ۵ یا ۱۰ سال آینده) بیمارستان‌ها باید تعلیم رادیولوژیست‌های جدید را کنار گذارند، زیرا وقت گیر و هزینه بر بوده و به زودی منسوخ خواهدشد. یک اپراتور در JAMA، استدلال می‌کند که رشته پاتولوژی و رادیولوژی باید باهم ادغام شده و «متخصص اطلاعات» نام گیرد؛ و رادیولوژیست‌ها باید با کامپیوتر جایگزین شوند. متخصصان اطلاعات باید منطق Bayesian، آمار و علوم داده، ژنومیک و زیست سنجی را بیاموزند. بازشناسی الگوی دستی برای رادیولوژیست‌ها از اهمیت کمتری نسبت به قبل برخوردار است.