新的人工智能可以自動檢測嚴重的心臟疾病
利用血管內光學相干斷層掃描圖像,一項新技術使識別斑塊侵蝕變得更加容易。研究人員創造了一種全新的人工智能(AI)技術,利用光學相干斷層掃描(OCT)圖像來自動檢測心臟動脈中的斑塊侵蝕情況。監測動脈斑塊是至關重要的,因為如果斑塊瓦解,它可能會阻礙血液流向心臟,引發心髒病發作或其他危險問題。
來自中國電子科技大學的研究小組組長Wang Zhao說:”如果動脈內壁的膽固醇斑塊開始侵蝕,它可能導致流向心臟的血液突然減少,這被稱為急性冠狀動脈綜合徵,需要緊急治療。我們的新方法可以幫助改善斑塊侵蝕的臨床診斷,並用於開發心髒病患者的新療法”。
OCT是一種具有微米級分辨率的光學成像技術,可在血管內利用它來產生冠狀動脈的三維圖片,冠狀動脈將血液輸送到心臟。儘管血管內OCT正被醫生更頻繁地用於檢查斑塊的侵蝕,但由於產生的數據量大,以及視覺上解讀圖像的難度,觀察者之間存在著相當程度的差異。
為了解決這個問題,Wang與他所在機構的一個工程師團隊和哈爾濱醫科大學第二附屬醫院的醫務人員合作,在Yu Bo的指導下創建了一個自動、客觀的方法,使用人工智能來識別基於OCT圖像的斑塊侵蝕。他們在Optica出版集團的《生物醫學光學快報》雜誌上解釋了這種新方法,並證明它足夠準確,可能作為臨床診斷的基礎。
“我們基於人工智能的新方法可以使用原始的OCT圖像自動檢測斑塊侵蝕的存在,而不需要任何額外的輸入,”Wang說。”客觀地自動檢測斑塊侵蝕的能力將減少與診斷相關的費力的人工評估。”
應用人工智能
這種新方法包括兩個主要步驟。首先,一個被稱為神經網絡的人工智能模型使用原始圖像和兩個形狀信息來預測可能出現斑塊侵蝕的區域。然後用一個基於臨床可解釋特徵的後處理算法來完善最初的預測,這些特徵模仿了專業醫生用來進行診斷的知識。
“我們必須開發一個新的人工智能模型,納入明確的形狀信息,這是用於識別OCT圖像中斑塊侵蝕的關鍵特徵,”Wang說。”底層的血管內OCT成像技術也很關鍵,因為它是目前可用於診斷活體患者斑塊侵蝕的最高分辨率成像方式。”
當OCT用於血管內成像時,成像探頭在導管內自動向後拉,每次回拉都會產生數百張圖像。研究人員用16張有斑塊侵蝕的臨床OCT圖像的回拉和10張沒有斑塊侵蝕的3224張圖像的回拉來測試他們的方法。該自動方法正確預測了80%的斑塊侵蝕病例,有效預測值為73%。他們還發現,基於自動方法的診斷甚至與三位有經驗的醫生的診斷很匹配。
Wang說:”儘管需要進一步的安全驗證和監管批准,以便在病人身上獨立使用,但該技術可用於促進斑塊侵蝕的診斷。這將涉及醫生對算法的發現進行最後檢查,然後確定急性冠狀動脈綜合徵的原因和最佳治療策略。”
研究新的治療方法
該方法還可以通過消除耗時和繁瑣的人工圖像分析過程,對分析現有的大量OCT數據很有幫助。這可以幫助科學家改善斑塊侵蝕的識別和治療。例如,支架通常用於恢復急性冠狀動脈綜合徵患者的血流減少,但最近的研究表明,一些藥物可能提供了一種創傷性較小的替代方法。
“伴隨著人工智能技術進步,血管內成像可以成為診斷冠狀動脈疾病和治療計劃的一個極其寶貴的工具,”Wang說。”在未來,這種新方法可以幫助醫生製定個性化的治療策略,對急性冠狀動脈綜合徵患者進行最佳管理”。
研究人員現在正在努力改進他們的新技術,通過更好地納入3D信息和納入更多未標記的數據來提高人工智能模型的性能。在未來,他們還計劃使用一個更大的數據集,包括一個全球人口來訓練和評估該算法。他們還希望探索如何將其用於各種臨床情況,以進一步證明其潛在的效用和價值。