研究人員開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，可以根據(jù)常規(guī)收集的臨床大腦圖像檢測(cè)阿爾茨海默病。

《每日科學(xué)》

2023年3月3日消息

盡管研究人員在使用高質(zhì)量腦成像（研究級(jí)）檢查來(lái)檢測(cè)阿爾茨海默病的跡象方面取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，但麻省總醫(yī)院（Massachusetts General Hospital，MGH）的一個(gè)團(tuán)隊(duì)最近開(kāi)發(fā)了一種依賴(lài)于常規(guī)收集的臨床腦圖像的準(zhǔn)確檢測(cè)方法。這一進(jìn)步可能會(huì)帶來(lái)更準(zhǔn)確的診斷。

在這項(xiàng)發(fā)表在《公共科學(xué)圖書(shū)館：綜合》（PLOS ONE）雜志上的研究中，麻省總醫(yī)院系統(tǒng)生物學(xué)中心研究員、馬薩諸塞州阿爾茨海默病研究中心研究員 Matthew Leming 博士和他的同事們使用了深度學(xué)習(xí)（一種使用大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法來(lái)訓(xùn)練模型的機(jī)器學(xué)習(xí)）和人工智能來(lái)檢測(cè)阿爾茨海默病。

研究于2023年3月2日發(fā)表在《PLOS ONE》（最新影響因子：3．752）雜志上

在這種情況下，科學(xué)家們根據(jù) 2019 年之前在 MGH 看到的患有和沒(méi)有阿爾茨海默病的患者的腦磁共振圖像數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)了一種阿爾茨海默病檢測(cè)模型。

接下來(lái)，該小組在五個(gè)數(shù)據(jù)集上測(cè)試了該模型——MGH 2019 年后，布萊根婦女醫(yī)院 2019 年前和后，以及外部醫(yī)療系統(tǒng) 2019 年前和后——以查看它是否可以基于真實(shí)世界的臨床數(shù)據(jù)準(zhǔn)確檢測(cè)阿爾茨海默病，而不管是哪家醫(yī)院和時(shí)間。

總的來(lái)說(shuō)，這項(xiàng)研究涉及了 2，348 名阿爾茨海默病風(fēng)險(xiǎn)患者的 11，103 張圖像和 8，456 名非阿爾茨海默病患者的 26，892 張圖像。在所有五個(gè)數(shù)據(jù)集中，該模型檢測(cè)阿爾茨海默病風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確率為 90．2％。

這項(xiàng)工作的主要創(chuàng)新之處在于，它能夠檢測(cè)出阿爾茨海默病，而不考慮年齡等其他變量�！�阿爾茨海默病通常發(fā)生在老年人身上，因此深度學(xué)習(xí)模型通常很難檢測(cè)到罕見(jiàn)的早發(fā)病例，” Leming 說(shuō)，“當(dāng)發(fā)現(xiàn)大腦特征與患者的年齡過(guò)度相關(guān)，我們通過(guò)讓深度學(xué)習(xí)模型對(duì)這些大腦特征‘無(wú)視’來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題�！�

Leming 指出，疾病檢測(cè)中另一個(gè)常見(jiàn)的挑戰(zhàn)，特別是在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，是處理與訓(xùn)練集非常不同的數(shù)據(jù)。例如，在 GE 制造的掃描儀上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型可能無(wú)法識(shí)別西門(mén)子制造的掃描儀上收集的磁共振圖像。

該模型使用不確定性度量來(lái)確定患者數(shù)據(jù)是否與訓(xùn)練時(shí)的數(shù)據(jù)差異太大，以至于無(wú)法成功預(yù)測(cè)。

“這是唯一一項(xiàng)使用常規(guī)收集的腦磁共振成像來(lái)試圖檢測(cè)失智癥的研究。雖然已經(jīng)進(jìn)行了大量通過(guò)腦磁共振檢測(cè)阿爾茨海默病的深度學(xué)習(xí)研究，但這項(xiàng)研究朝著在現(xiàn)實(shí)世界的臨床環(huán)境中（而不是完美的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境）實(shí)際執(zhí)行邁出了實(shí)質(zhì)性的一步，” Leming 說(shuō)，“我們的研究結(jié)果具有跨地點(diǎn)、跨時(shí)間和跨人群的普遍性，為這種診斷技術(shù)的臨床應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的證據(jù)�！�

始創(chuàng)于1811年的麻省總醫(yī)院

參考文獻(xiàn)

Source：Massachusetts General Hospital

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Reference：

Matthew Leming， Sudeshna Das， Hyungsoon Im． Adversarial confound regression and uncertainty measurements to classify heterogeneous clinical MRI in Mass General Brigham． PLOS ONE， 2023； 18 （3）： e0277572 DOI： 10．1371／journal．pone．0277572

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       原文標(biāo)題 : 人工智能方法可能有助于從常規(guī)腦成像檢查中發(fā)現(xiàn)阿爾茨海默病