کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
تقاضا برای خدمات رادیولوژی به طور چشمگیری در سال‌های اخیر افزایش یافته و فشار قابل توجهی را بر نیروی کار وارد کرده است. در بریتانیا، تعداد معاینات توموگرافی کامپیوتری (CT) بین سال‌های 2012 و2015، به مقدار 29 درصد افزایش یافته است، در حالی‌که تعداد استخدامی‌ها کمتر بوده و 9 درصد پست‌های دستیار رادیولوژی در سال 2015 خالی بوده است. بعلاوه، در همان سال تقریباً هیچکدام از بخش‌های رادیولوژی گزارشی مبنی بر نیاز به استخدام گزارش نکرده‌اند. در فوریه 2016، 200000 عکس رادیولوژی ساده و 12000 مطالعه مقطعی انجام شده است. از این ارقام کاملاً مشخص است که اگر بخواهیم از آسیب بیمار در اثر تأخیر یا اشتباه در تشخیص جلوگیری کنیم، پیشرفت در کارایی گزارش و مدیریت گردش کار به شدت مورد نیاز است. هوش مصنوعی (AI)، ظرفیت پرداختن به این مسائل را دارد. پذیرش گسترده سیستم های الکترونیکی بایگانی عکس و ارتباطات (PACS) منجر به توسعه یکی از بزرگترین مجموعه داده‌های تصویری موجود شده است. در بریتانیا، تنها در سال 2016، 41 میلیون تصویربرداری انجام شده است.
داده‌ها کاملاً به یادگیری ماشین کمک می‌کنند. یادگیری ماشین نوعی از هوش مصنوعیست، که در پاسخ به داده‌های آموزشی به منظور پیش‌بینی خودکار از الگوریتم‌هایی که به شکل تکراری گسترده و یا آموزش داده می‌شوند استفاده می‌کند. یادگیری ماشین تحت نظارت یک زیرگروه است،که به ارائه داده های آموزش‌های از پیش مشخص‌شده متکی است. در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته می‌شود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آن‌ها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه می‌شود. هدف شبکه‌های عصبی تقلید از ساختار مغز انسان است. آن‌ها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی و یا تبدیل می‌کند. این فرآیند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. ساخت و آموزش یک شبکه عصبی موثر از ابتدا به مقدار زیادی داده نیاز دارد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به طور مداوم کار می‌کند. این امر برای اکثر محققان پزشکی عملی نیست.
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
در تجزیه و تحلیل رادیوگرافی ساده هنوز سطح مشابهی از تشخیص دقیق گزارش نشده است؛ با این حال، اخیراً چند تحقیق امیدوار کننده در این زمینه منتشر شده است. مثلا، یک مطالعه CNN گوگل نت را برای تشخیص آسیب شناسی در رادیوگرافی ساده قفسه سینه آموزش داد، در نتیجه مشخص شد یک ناحیه در زیر منحنی 0.861 تا 0.964 برای ویژگی‌های مختلف رادیوگرافی قفسه سینه وجود دارد. یک مطالعه دیگر با استفاده از یادگیری انتقال از ایمیج‌نت CNN که قبلاً آموزش دیده است، برای طبقه بندی خودکار آرتروز در رادیوگرافی زانو استفاده کرده است. رادیوگرافی ساده با بیش از 22 میلیون بررسی در انگلیس در سال 2016 رایج ترین آزمایش رادیولوژی بوده است. بخش زیادی از این رادیولوژی‌ها مربوط به رادیوگرافی کردن اندام ساده در شرایطیست که ضربه دیده. یک مورد قوی برای توسعه استراتژی‌های خودکار در جهت بهبود کارایی و مدیریت گردش کار در این زمینه با توجه به تعداد مطالعات گزارش شده وجود دارد و ثابت کرد که بیش از 88 میلیون پوند برای برون‌سپاری گزارش‌های رادیولوژی در سال 2014 و2015 هزینه شده است. بنابراین عجیب است که، تا جایی‌که نویسنده می‌داند، در حال حاضر هیچ مطالعه‌ای در این زمینه وجود ندارد که با موفقیت یادگیری انتقال را از CNN های آموزش دیده به مشکل تشخیص شکستگی در رادیوگرافی ساده اعمال کند. هدف این مطالعه مفهومی این است که نشان دهد این کار تا چه حد امکان پذیر است.
نتیجه اینکه همانطور که قدرت محاسباتی و پیچیدگی الگوریتم همچنان در حال بهبود است، این تکنیک ها ظرفیت پردازش اطلاعات را تا درجاتی از پیچیدگی خواهند داشت که بسیار فراتر از درک ذهن انسان است. در این قلمرو است که پیشرفت های عمده فناوری مشاهده خواهد شد. این مطالعه اثبات مفهومی را برای استفاده از یادگیری انتقال از CNN های عمیق از پیش آموزش داده شده بر روی تصاویر دنیای واقعی برای تجزیه و تحلیل رادیوگرافی های پزشکی ساده ارائه می دهد. با آموزش مدل تنها با استفاده از حجم نمونه متوسط، نتایج با پیشرفته‌ترین روش‌های تشخیص شکستگی خودکار قابل مقایسه بود. روش مورد استفاده در اینجا بسیار قابل انتقال است. کاربردهای ممکن برای این نوع تکنیک با توجه به عظیم بودن مجموعه داده های تصویر پزشکی بسیار زیاد و متنوع است. در صورت استفاده صحیح از این پتانسیل می‌تواند به طور قابل توجهی بهره‌وری گردش کار را بهبود بخشد، خطر خطا را به حداقل برساند و با کاهش تأخیرهای تشخیصی از آسیب به بیمار جلوگیری کند.
Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0009926017305354
Journa
l : Clinical Radiology, Volume 73, Issue 5, May 2018, Pages 439-445