人工智能与乳腺癌影像诊断

人工智能与乳腺癌影像诊断

人工智能在乳腺癌影像诊断中的应用是医学领域的一个重要研究方向。随着人工智能技术的不断发展，特别是在深度学习中的卷积神经网络（CNN）技术研究的不断深入，使得计算机辅助诊断（CAD）在医学领域的应用，尤其是医学影像方面更加广泛。

1.传统CAD系统

传统CAD系统可以分为计算机辅助检测和诊断系统。计算机辅助检测系统专注于定位任务，即监测可疑异常；计算机辅助诊断系统可以估计异常疾病发生可能性，并将其分类为良性或恶性，由放射科医生决定是否需要对异常信号进一步评估或确定其临床意义。

2.CNN模型在乳腺癌影像诊断中的应用

CNN模型在乳腺癌影像诊断中发挥了重要作用。乳腺癌影像诊断主要针对灰阶图像，而CNN模型的核心是卷积池化，卷积是给矩阵中不同像素赋值并将图像转化为数字的过程，池化则是减小图片尺寸并最终得出目标概率的过程。卷积和池化过程是CNN模型评价关键，也是不同人工智能算法间的本质区别。

3.人工智能在乳腺MRI诊断中的应用

乳腺MRI具备以下优点：对发现和鉴别乳腺病变具有较高的敏感性；双侧乳腺同时成像，达到对比的效果；定位更加准确，显示更加直观；检查视野更加广泛，适当避免了乳腺多灶性的病变遗漏；可清楚显示病灶与周围结构的关系；动态增强MRI的应用对判断病变的良恶性有重要意义。在过去十年里，人工智能在医学图像分析方面取得了巨大进展，计算机使用机器学习方法来解决医学成像中的一系列问题的能力也发生了一场革命。

4.人工智能在乳腺X线摄影新技术中的应用

乳腺X线摄影新技术，如数字乳腺断层摄影（DBT），对比增强乳腺X线摄影（CEM），以及人工智能已应用于乳腺癌的筛查和诊断中，提高了对该病的诊断和鉴别能力。DBT能减少乳腺组织的遮蔽，提高致密型乳腺内肿块的检出率，同时能更好地显示肿块边缘和结构扭曲。CEM则是将数字乳腺X线摄影与静脉注射对比剂相结合，通过密度、形态特征及与恶性肿瘤相关的新生血管，识别乳腺恶性病变。

总的来说，人工智能在乳腺癌影像诊断中的应用已经取得了显著的成果，但仍然面临着一些挑战，如数据集的大小和多样性、AI模型的解释性等。随着技术的不断进步，相信人工智能将在乳腺癌影像诊断中发挥越来越重要的作用。