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采用數以千計的帶注釋的圖像進(jìn)行訓練后，軟件系統學(xué)會(huì )了識別人體器官，甚至在病理切片中分清癌癥分期。這種可以從語(yǔ)義上處理解剖學(xué)和生理學(xué)問(wèn)題的能力，為疾病診斷和治療打開(kāi)了一扇門(mén)。

想象一下，給你做一次十分全面的醫療掃描，這樣你的每個(gè)細胞的位置和功能信息就可以被存儲下來(lái)。你可能馬上就能看到諸如心臟和前列腺細胞，這樣，你就得到一幅清晰的三維圖像，不管從哪個(gè)角度都可以看到每個(gè)器官，隨便你放大該器官的任何一部分，或者其功能的任何元素——不管需要多么詳細的信息，你只要輕松移動(dòng)操作桿或者輸入一個(gè)請求就可以實(shí)現。雖然20年后才有可能實(shí)現這一愿景，但是目前科學(xué)家們已經(jīng)可以獲得人體局部清晰的三維像素圖像。每一個(gè)三維像素大約表示10萬(wàn)個(gè)細胞。

S. Kevin Zhou說(shuō)：“我們的目標是，掃描時(shí)能夠自動(dòng)標記每個(gè)三維像素。”Zhou是西門(mén)子美國研究院全身影像分析項目的負責人。“本著(zhù)這一目標，我們將開(kāi)發(fā)諸如語(yǔ)義搜索等服務(wù)。這樣的話(huà)，醫生只要提到肝腫瘤，系統就會(huì )篩選出病人近期體檢中的腫瘤圖像，測量不同圖像上肝的大小，并會(huì )解釋腫瘤在治療期間的變化過(guò)程。這將會(huì )使醫生的工作更快、更精準、更高效地完成。”

但是，圖像分析系統只有先獲知肝臟的方位，才可以判斷正在查找的肝臟是否就在給出的圖像中。為此，系統首先要查找解剖學(xué)標志。例如，胸部的標志有肺部頂端和主動(dòng)脈下端等位置。“這些標志的存在可以使圖像分析系統避免混亂，并可以進(jìn)行自我調節，”Zhou解釋道。

機器如何記憶。機器學(xué)習系統能夠越來(lái)越精準地識別解剖學(xué)標志，鎖定要查找的部位。而其背后的深層原因則是學(xué)習識別圖像內容的軟件在不斷進(jìn)步，它根據大量“分類(lèi)標志”或目標對象所有示例的共同特征來(lái)做出判斷。

由于有了機器學(xué)習，不管是否存在阻塞，以及視角、成像方式、病理如何，機器都能逐漸準確地自動(dòng)區分器官輪廓和解剖學(xué)特征，這樣就為醫生打開(kāi)了一扇大門(mén)，使其能夠更快、更準確地做出診斷

例如，采用數以千計的附帶專(zhuān)家注釋的肝臟圖像對軟件進(jìn)行訓練之后，這種軟件已基本記住了人類(lèi)肝臟的三維形狀， 從而具備了歸納能力，它可以識別和區分出（區別于周?chē)鞴伲┤魏吾t學(xué)影像中的肝臟——不論是否存在阻塞，以及視角、成像方式、病理如何等。該軟件還被推廣應用在人體其他解剖實(shí)體上，從器官、骨頭，到胎兒外形或身體損傷等不一而足。

扁平的肋骨。一旦系統學(xué)會(huì )了自動(dòng)識別人體的不同部位，世界就呈現出無(wú)限美好的可能性。例如，進(jìn)行例行的全身計算機斷層掃描之后會(huì )如何呢？現在，根據很多國家的法規，放射科醫師，不管進(jìn)行掃描的原因是什么，必須檢查圖像中的所有主要器官和整個(gè)胸腔，包括肋骨內面，來(lái)判斷是否有異常跡象。“檢查肋骨極其耗時(shí)，因為很難看到那些彎曲面，”Zhou解釋說(shuō)。

西門(mén)子中央研究院和西門(mén)子計算機放射業(yè)務(wù)部正在聯(lián)手研發(fā)一種軟件。這種軟件可以自動(dòng)把胸腔和圖像的其他部分區分開(kāi)來(lái)，將肋骨圖像扁平化，這就大大改善了肋骨的檢查過(guò)程。“該項目將會(huì )使用到機器學(xué)習，找出每根肋骨并定位其中心線(xiàn)。那么應用簡(jiǎn)單的程序就可以使每根肋骨變平，”Zhou補充道。

融合X射線(xiàn)和超聲信息。50多年來(lái)，患有嚴重心臟疾病的病人必須忍受心臟手術(shù)的痛苦。但如今，由于成像技術(shù)的迅猛發(fā)展，自動(dòng)識別及跟蹤瓣膜、心腔以及心導管、置換片固定模等系統的面世，越來(lái)越多的病人在治療過(guò)程中只需要使用特制的心導管就可以了，不再需要使用其他危害性更大的東西。例如，一年前，西門(mén)子引進(jìn)了新的X射線(xiàn)可視化引導技術(shù)來(lái)輔助主動(dòng)脈瓣置換手術(shù)?，F在，機器學(xué)習算法可以自動(dòng)識別不同成像模式中的同一解剖學(xué)標志，諸如主動(dòng)脈瓣置換等手術(shù)定將變得更加精確。

借助機器學(xué)習技術(shù)，西門(mén)子Semantic Heart項目的研究人員得以生成患者心臟的全功能模型，而其他研究人員為醫生開(kāi)發(fā)出一種醫療推理引擎（參閱第60頁(yè)的欄花）。機器學(xué)習系統可查明前列腺活體的癌癥分期（右圖）

“我們將這項新技術(shù)稱(chēng)為‘基于模型的融合’，”西門(mén)子美國研究院的Razvan Ionasec博士介紹說(shuō)，“采用以X射線(xiàn)為基礎的三維血管造影法，可以很清楚地看到心導管的位置，但卻不能看清人體組織，而超聲成像剛好如此相反。所以，我們把二者結合起來(lái)。”

正是出于這種想法，以同樣效力于西門(mén)子美國研究院的Terrence Chen博士為首的研究人員，正在開(kāi)發(fā)一種基于學(xué)習的檢測跟蹤技術(shù)，它將有助于利用微型血管內超聲（IVUS）設備生成的圖像，自動(dòng)優(yōu)化血管造影影響配準。這種設備常用于查明冠狀動(dòng)脈中的斑塊。在這個(gè)應用中，學(xué)習過(guò)程的重點(diǎn)是在采用X射線(xiàn)法獲得的血管造影圖像中，自動(dòng)查明隨血液在血管中移動(dòng)的超聲換能器和心導管的位置。“這可以幫助判定斑塊沉積的位置，并輔助制定治療計劃，”Chen說(shuō)。

機器學(xué)習技術(shù)可幫助計算機斷層掃描系統識別鈣化組織。

自動(dòng)判定鈣化。在西門(mén)子中央研究院視覺(jué)和實(shí)體建模項目經(jīng)理Tong Fang的帶領(lǐng)下，一組科研人員從相關(guān)的思路出發(fā)，開(kāi)發(fā)出一種叫做動(dòng)態(tài)組織對比加強（DTCE）的技術(shù)，可以根據超聲影像查明人體器官，Fang說(shuō)：“使用*的噪聲消除和結構強化技術(shù)來(lái)優(yōu)化圖像質(zhì)量。”在離線(xiàn)訓練中，教材就是帶注釋的圖像樣本，在一項試驗中，訓練后的軟件可以帶來(lái)“高質(zhì)量的圖像和臨床診斷利益，”Fang指出。

研究人員還用機器學(xué)習技術(shù)訓練計算機斷層掃描系統，從而在心臟圖像中找出鈣化組織。“鈣化是導致主動(dòng)脈瓣置換手術(shù)的主要原因，也是導致冠狀動(dòng)脈疾病的一個(gè)重要因素，”Ionasec解釋說(shuō)，“計算機斷層掃描現在能夠提供的解剖細節已經(jīng)十分精細。但在未來(lái)，借助計劃開(kāi)發(fā)的軟件，希望可以開(kāi)發(fā)出一種系統，幫助醫生量化主動(dòng)脈瓣和胸主動(dòng)脈的鈣沉積程度。這種信息有助于他們預測脈瓣置換術(shù)成功的可能性，決定使用哪種脈瓣，以及固定新的脈瓣時(shí)使用的氣球需要多大壓力。”

沿著(zhù)這條思路一直走下去，研究人員還希望機器學(xué)習能夠幫助他們檢測出正常斑塊和所謂“不穩定的”斑塊之間的不同。正常斑塊附著(zhù)在它所占據的表面，“不穩定的”斑塊則從應附著(zhù)的表面脫落，并有可能導致心臟病和中風(fēng)——這是很多介入治療術(shù)面臨的主要風(fēng)險。西門(mén)子美國研究院的心血管疾病專(zhuān)家Gareth Funka-Lea博士說(shuō)：“我們可以在計算機斷層掃描和核磁共振掃描中看到不同的斑塊，但我們仍然不知道怎樣去識別‘不穩定的’斑塊。不過(guò)，通過(guò)利用機器學(xué)習和大規模的數據挖掘技術(shù)，我們有可能最終找出答案。”

Semantic Heart。西門(mén)子心血管和機器學(xué)習專(zhuān)家小組，還將其研究重點(diǎn)從主動(dòng)脈瓣延伸至整個(gè)人類(lèi)心臟。“作為西門(mén)子主要研發(fā)項目‘Semantic Heart’的內容之一，我們正在利用機器學(xué)習技術(shù)自動(dòng)識別四個(gè)瓣膜，并將此信息和我們的心腔模型相結合，生成一個(gè)完整的心臟模型，”Ionasec介紹道。這樣做的目標就是，在手術(shù)之前就了解病人整個(gè)心臟的動(dòng)態(tài)，使手術(shù)醫生能夠對不同形態(tài)的心臟介入治療術(shù)建模并進(jìn)行比較——包括插入心臟支架、動(dòng)脈瘤修復或置換、瓣膜修復等。”

借助機器學(xué)習技術(shù)，西門(mén)子Semantic Heart項目的研究人員得以生成患者心臟的全功能模型，而其他研究人員為醫生開(kāi)發(fā)出一種醫療推理引擎（參閱第60頁(yè)的欄花）。機器學(xué)習系統可查明前列腺活體的癌癥分期（右圖）

Semantic Heart項目取得的影響最深遠的成果之一，就是快速提高負責控制從左心房到左心室的血液流動(dòng)的二尖瓣的建模能力。二尖瓣比主動(dòng)脈瓣要復雜得多，它是由一串串的腱索網(wǎng)聯(lián)系起來(lái)的，腱索固定住它的兩個(gè)膜瓣，使其正對著(zhù)左心房。但是由于用力過(guò)度或疾病，腱索會(huì )發(fā)生斷裂，這可能導致輕微的或致命的疾病。這種疾病可以采用經(jīng)導管術(shù)修復，把斷裂腱索上的膜瓣和健康部分的膜瓣夾合在一起。“但是，在僅僅采用透視法的情況下，用心導管將極小的夾合器附著(zhù)到兩片不停運動(dòng)的膜瓣上，并非易事，” Ionasec指出。

面對這種挑戰，Ionasec研究團隊正在開(kāi)發(fā)一種方法，將插入患者食管的超聲換能器生成的亞毫米級術(shù)前圖像，與采用西門(mén)子Artis zee血管造影系統上的syngo DynaCT Cardiac生成的術(shù)中X線(xiàn)圖像結合起來(lái)。這種方法的基礎是利用數以千計的患者圖像訓練過(guò)的算法，利用機器學(xué)習技術(shù)自動(dòng)識別并跟蹤膜瓣的組織和運動(dòng)，同時(shí)結合X射線(xiàn)和超聲圖像。這種新手術(shù)預計2011年下半年在德國進(jìn)入臨床試驗階段。

讀懂細胞的隱含意義。將來(lái)有一天，世界上將會(huì )出現一種數字病理診斷掃描儀。它每小時(shí)可以處理上千個(gè)病理切片——每個(gè)切片上都有一張紙那么薄的一塊疑似病變的組織，并以最低的成本做出最精確的分析。得出的結果將與患者的遺傳學(xué)、生理學(xué)、解剖學(xué)和人口統計學(xué)特征結合在一起。當然，它還會(huì )從每個(gè)切片上學(xué)到新東西，這樣就會(huì )不斷地提高其分析的精確度。事實(shí)上，這種機器很可能會(huì )聯(lián)網(wǎng)，這樣它們就可以相互學(xué)習。

雖然，這樣的機器看起來(lái)似乎是一個(gè)遙遠的夢(mèng)想，但是研究人員現在積累基礎知識，早晚有一天會(huì )開(kāi)發(fā)出這樣的設備。例如，在新澤西的普林斯頓，西門(mén)子美國研究院的生物醫學(xué)影像分析專(zhuān)家Leo Grady博士，目前正帶領(lǐng)著(zhù)一隊研發(fā)人員利用機器學(xué)習技術(shù)預測前列腺活體樣本中的癌癥分期。

使用由病理學(xué)專(zhuān)家已經(jīng)做好標記的癌癥分期的切片，“系統學(xué)習識別不同分期的細胞結構以及細胞排列等特點(diǎn)。在每一百個(gè)標注好的切片中，90個(gè)被用來(lái)訓練系統，剩下的十個(gè)被用來(lái)進(jìn)行測試。然后再用另外90個(gè)做練習，剩下的十個(gè)進(jìn)行測試。切片的選擇都是隨機的。” Grady解釋說(shuō)。

這個(gè)過(guò)程不斷重復，直到最后的結果足夠令所有人都滿(mǎn)意，此時(shí)系統就已經(jīng)從經(jīng)驗中學(xué)會(huì )了如何歸納，有的時(shí)候，其結果相當出乎意料。比如，不僅僅是我們所期望的那樣，系統能夠學(xué)會(huì )判斷不同細胞的樣子——這樣就打開(kāi)了自動(dòng)計算的大門(mén)——而且，它甚至發(fā)現了一些連研究人員都沒(méi)有注意到的東西。

“系統提煉出一個(gè)事實(shí)，雖然每幅圖像上都有環(huán)狀的癌細胞和正常細胞，單憑圖像中細胞環(huán)的長(cháng)度和細胞的數量，就可以預測癌癥分期。這令我們十分驚訝。但是，我們和一位病理學(xué)家討論這個(gè)時(shí)，他說(shuō)確實(shí)如此，一些專(zhuān)家確實(shí)利用這種結構去判斷癌癥的不同分期。然而，在這里，系統自己發(fā)現了這一點(diǎn)，”Grady說(shuō)。

未來(lái)醫生的推理引擎

展望一下，將來(lái)有一天醫生可以使用一種系統來(lái)解決復雜的醫學(xué)問(wèn)題。西門(mén)子美國研究院的研究人員，目前正在開(kāi)發(fā)一種深層推理機器，這種機器可以從大量的數據中學(xué)習。下面這個(gè)簡(jiǎn)單的例子說(shuō)明了深層推理過(guò)程的四個(gè)步驟。

（1）獲取患者的病史和體檢數據；
（2）做出各種可能的診斷；
（3）進(jìn)行推薦診斷測試以彌補目前的知識漏洞：如，進(jìn)行心電圖檢查以檢測ST段抬高（即冠狀動(dòng)脈閉塞）和Q波 （即心肌細胞電信號傳導障礙），從而
（4）篩選出可能性最大的診斷結果。

項目組負責人Mathaeus Dejori博士解釋道：“這種系統體現了治療中的決策過(guò)程。”醫生一般會(huì )收到有關(guān)病人的大量資料，并需要做出艱難的決定。參與該項目的Vinay Shet博士補充道：“我們的系統不需要直接處理語(yǔ)言這樣復雜的問(wèn)題。相反，它僅僅依據語(yǔ)義概念判斷，比如‘冠狀動(dòng)脈閉塞’和‘急性胸痛’——深層推理機器已經(jīng)對這些概念有所認知——再根據醫療知識得出結論。”Dejori、Shet和合作研究員Dan Tecuci博士預計，這種技術(shù)可以成為醫生的智能助理，使他們可以輕松利用快速發(fā)展的數字信息庫。