【AI浪潮席捲醫療業】透視5大類醫療影像辨識的AI應用場景
常見的醫療影像包括了X光、超音波、CT、MRI，以及近年興起的數位病理。由於拍攝技術不同，決定了影像性質和張數多寡，更影響了AI模型訓練的難易度和應用場景
文/王若樸 | 2019-04-16發表
醫療影像一直是窺視人體內部結構與組成的方法，其種類包括了X光攝影、超音波影像、電腦斷層掃描（Computed Tomography，CT）、核磁共振造影（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、心血管造影和伽瑪射線等等。
其中，X光攝影、超音波攝影、CT、MRI，以及近來興起的數位病理，都是目前用來打造醫療影像AI常見的類型。這幾種影像因為拍攝技術不同，決定了影像性質和張數多寡，也影響了打造AI模型的難易度和應用場景。
就影像性質來說，臺北榮總放射線部主任郭萬祐表示，X光片、CT、MRI等影像的切片厚度（即每隔多少身體厚度拍攝1張斷層影像的距離）分別是0.16毫米、0.625毫米以及1～2毫米，與數位病理切片的0.11微米相比，解析度相對低，因此從硬體需求角度來看，是醫療影像AI的入門首選。
常見醫療影像AI的類型與應用場景
在這些醫學影像中，「X光和超音波屬於初階檢查，」中國附醫人工智慧醫學診斷中心主任黃宗祺表示，這兩類檢查的拍攝門檻不高，因此累積出大量、各式各樣的影像資料，滿足訓練AI模型的先決條件。
X光攝影是利用X光對不同密度物質的穿透性來成像，密度越高，X光穿透性就越低，在底片上的成像就越白，反之越黑。不過，臺大生醫電資研究所所長張瑞峰指出，「X光攝影將原本立體的多張橫切面影像疊壓為一張平面影像，」因此，一張X光影像中涵蓋了龐雜的訊息，不僅病灶可能會被組織、器官重疊處擋住，小於1公分的腫瘤也難以檢測出，得靠CT進一步檢查才行。
而超音波攝影，則是利用超高頻率的聲波來穿透人體，將不同組織反射回來的聲波轉換為畫面，來呈現體內組織或器官構造。超音波的好處是沒有輻射，但黃宗祺指出，超音波影像雜訊高，難以偵測初期病徵。就乳房腫瘤檢測來說，需要不斷追蹤，才能確定疾病狀況，但也可能因此錯過即早治療的時機。
因此，就X光和超音波來說，AI的應用場景，主要是協助醫生快速從訊息含量大的影像中，找出肉眼難以發現或容易忽略的初期病徵。在2年前，AI權威吳恩達的團隊所設計的CheXNet模型，以121層卷積神經網路（CNN）架構和美國國衛院釋出的胸腔X光資料集訓練而成，就可以做到早期偵測來輔助醫生診斷。
或像中國附醫所開發的乳癌超音波AI輔助分類系統，利用4萬多筆超音波影像和深度學習Xception架構打造而成，能在人眼難以判斷的初期階段，就偵測出腫瘤，「甚至早3、5年就發現了。」黃宗祺強調。
至於CT和MRI，「屬於進階檢查。」黃宗祺表示，兩者專門用來檢查腦、心、肺、腹部臟器等重要器官，門檻較X光和超音波高，成像也較清晰、細緻。但有別於X光片和超音波影像，CT屬於3D影像，透過X光來掃描人體，經電腦重組，以多張橫切面影像來呈現立體的檢查部位，並根據每張橫切面影像的間隔，分為厚切與細切，間隔越小，越能呈現完整的器官。單一次CT掃描可產生數百張影像，也才有機會能夠發現1公分以下的小型腫瘤。
MRI同樣也是一種3D影像，其原理是利用強大的磁場與人體內的氫質子產生共振，再透過電腦處理共振訊號後成像，可以清楚呈現出軟組織和重要器官的結構，像是腦、心、腹部臟器和骨骼關節等部位。MRI掃描一次可產生數百甚至數千張影像，畫質比CT更好。
要進行CT影像和MRI的影像辨識時，雖然醫生容易從清晰的影像中找到病灶，但這兩者每次掃描動輒就產生數百張影像，要從中尋找病灶，不管是標註還是診斷病情，都相當耗時。
臺北醫學大學副校長暨北醫附醫影像部主任陳震宇以肺結節CT掃描來說明，一次拍攝會產生500張影像，而醫生至少得花20分鐘，才能找出肺結節的位置。病人數量一多，醫生不僅要花更多時間來檢驗，準確率也會因長時間作業而下降。
不過，也因為人工判別CT和MRI相當費時，正是醫療影像AI擅長的的應用場景。這也是為何北醫附醫正計畫建置一套肺結節AI輔助偵測系統的緣故，就是為了縮短看片時間，讓醫生有更多時間在病人身上。
吳恩達研究團隊利用美國國衛院釋出的胸部X光資料集，打造出CheXNet模型，可辨別肺部14種疾病，並以熱成像圖來顯示病灶位置。
醫療影像AI新挑戰：數位病理切片
數位病理是醫界近幾年的新浪潮，可以將原本只能在顯微鏡下察看的病理切片，改成直接在電腦上進行。它的出現，是醫療影像AI的新方向，卻也是一個高難度的挑戰，因為數位病理的製作複雜，需經過組織處理、染色切片，以顯微鏡觀察、再掃描至電腦儲存，仰賴醫生專業經驗與時間。
不只如此，數位病理的檔案容量還相當大。與CT、MRI不同，數位病理和X光片一樣都是平面影像，但單一張影像的解析度卻比X光片、CT和MRI高上1,000倍，可達1GB至2GB。因此要拿來訓練AI，不只資料儲存是一大挑戰，訓練模型的時間也需要更久。以數位病理起家的臺灣AI醫療影像新創雲象科技就提到，曾有一次要用一個100層的殘差網路ResNet來訓練每張解析度高達1萬×1萬的影像，得靠GPU搭配600GB系統記憶體才能運算。
不過，臺灣在數位病理的AI應用已經起步了，林口長庚醫院就找來雲象科技開發了一套準確率高達97％的鼻咽癌偵測模組。北醫附醫已經開始將上千片肺癌數位病理交由放射科醫生，要展開部分標註的工作。臺北榮總今年也計畫投資數位病理。
然而，不管是哪種影像類型，在打造AI系統時，都會面臨資料收集的挑戰。也因此，科技部2年前特別發起醫療影像計畫，聯合國內3家大型醫學中心，要利用國人的醫療影像資料，來建置一個大型AI醫療影像資料庫，推動醫療影像AI的發展。
臺北醫學大學附設醫院自去年起，找來了10名擁有2年經驗以上的主治醫生，著手建置肺結節AI醫療影像資料庫，目前已完成1,500例的影像標註和語意標註，今年還要再新增2,000例。
附圖：【超音波影像AI實例】中國附醫旗下子公司長佳智能，開發一套乳癌超音波AI輔助分類系統，可以辨識乳房腫瘤及其良、惡性程度。目前，腫瘤辨識率達9成以上，而腫瘤良、惡性辨識率則約7成左右。（攝影／李宗翰）
X光影像AI實例
MR影像AI實例
臺北榮總與臺灣人工智慧實驗室以6個月的時間，打造出一套能在30秒內就揪出腦轉移瘤的AI系統DeepMets。今年4月份最新結果顯示，DeepMets準確率已達95％。 （攝影／洪政偉）
CT影像AI實例
數位病理影像AI實例
林口長庚醫院與雲象科技共同打造一套鼻咽癌AI偵測系統，由醫院提供數位病理切片資料，雲象負責進行模型訓練，經過2年優化，目前準確率達97％。 （圖片來源／雲象科技）
資料來源：https://ithome.com.tw/news/129973…
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