近日，深睿医疗乳腺X线影像肿块自动检出方向最新科研成果被IEEE旗下模式识别和机器学习领域国际重量级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）收录，影响因子17.86，该论文是深睿研究院继在医学影像分析核心期刊《Medical Image Analysis》（IF 11.1）发表乳腺X线影像非钙化病灶的自动检出论文后的又一乳腺高分论文。
IEEE TPAMI是人工智能、模式识别、图像处理等研究领域的权威期刊，被中国计算机协会(CCF)推荐为人工智能领域A类期刊，在计算机科学、人工智能领域排名第一。
乳腺癌的在我国发病率高，位列女性恶性肿瘤第一位，并且呈年轻化趋势。亚洲女性乳腺致密性构造，肿块、结构扭曲等易受到腺体影响，以及乳腺X线检查CAD软件缺乏对亚洲女性的研究等因素成为乳腺X线检查影像诊断的难点。
乳腺癌的早期诊断是关键，本次收录的论文题为“Act Like a Radiologist: Towards Reliable Multi-view Correspondence Reasoning for Mammogram Mass Detection”，依旧将研究方向定位在乳腺X线影像肿块的自动检出。研究人员通过观察发现，医生在检出肿块时，会对比左右两侧影像，同时考虑不同投照位的一致性。借鉴医生思路，在临床先验知识指导下，深睿算法团队提出了名为AGN（Anatomy-aware Graph convolutional Network）的深度学习模型，通过图卷积网络建模不同视角图像的位置和语义相关性。相比于国际上先进的物体检测和乳腺X线肿块检出方法，提升了检出效果。本研究在私有数据集和公开数据集DDSM的检出性能均提升超过5个百分点。
图1 乳腺X线影像示意图。图(a)-(c)代表当前被检查的视图（以右侧乳腺的CC位视图为例），其对侧视图（左侧乳腺的CC位视图），其同侧不同投照位视图（右侧乳腺的MLO位视图）。图(d)将红色框内的病灶进行局部放大以便观察。图(e)是乳腺X线影像的投照方式(CC位和MLO位)示意图。
深睿算法团队提出的AGN的深度学习模型，包括BGN（Bipartite Graph convolutional Network）和IGN（Inception Graph convolutional Network）两个模块。乳腺X线影像的轴斜位视图提供了空间互补的信息，有利于做出综合的诊断意见。然而，现有的绝大多数模型缺少轴斜位视图的推理能力，进而限制了模型的性能。本文提出的二部图卷积网络BGN，可以赋予检测模型轴斜位视图推理的能力，显著提升了肿块的检测效果。同时，肿块区域通常是左右不对称的，但是由于两侧的拍摄时的几何形变，并不能直接将双侧的图像或者特征进行对比。对此，本研究提出IGN，基于图卷积模型建模左右侧的对照关系。
图2 AGN的整体结构
深睿采用了领先的深度学习等医学影像处理技术，与国内多个医疗机构合作展开了一系列的乳腺癌方向科研，融合当前目标检测、实例分割、次序回归等领域最前沿的学术成果，并且自主创新了基于异常检测的超微小物体检测、多视角注意力融合机制、多视角推理等先进技术，显著提升了乳腺疾病相关检测和诊断算法性能；这些科研成果在乳腺癌诊疗方面实现了创新突破，成果的持续累积为深睿医疗乳腺产品升级迭代提供技术支持。
深睿医疗Dr.Wise乳腺X线AI医学辅助诊断系统
场景是AI的试金石。深睿医疗将以数据为基础，场景为目标，结合医生临床先验知识，引入先进的人工智能技术，聚焦临床实践，不断研发出适配各种相关疾病的先进算法，并全力促进科研成果快速向临床应用转化，打造临床需要的医疗AI产品，在医学人工智能领域不断探索和前行，深耕智慧医疗领域，深睿医生，让看病不再困难。
本文论文引用信息
Y. Liu, F. Zhang, C. Chen, S. Wang, Y. Wang and Y. Yu. Act Like a Radiologist:Towards Reliable Multi-view Correspondence Reasoning for Mammogram Mass Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.doi: 10.1109/TPAMI.2021.3085783.
乳腺癌方向其他成果引用信息
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AI领域重量级期刊TPMAI (IF 17.86) 收录深睿医疗在乳腺领域科研成果
