脑膜瘤影像人工智能应用进展

郑飞，陈绪珠

人工智能(artificial intelligence，AI)是1956年在Dartmouth大学举办的会议期间首次出现的名称[1]。作为一个通用术语，它是指以最低限度的人为干预，让计算机自行模拟智能行为[2]。本文就人工智能在脑膜瘤的影像应用进展及发展前景进行综述。

1 AI在影像诊断领域的应用背景

AI是计算机科学的分支，用机器执行通常由人的智力活动完成的认知任务。AI 近来在感知能力方面取得了巨大进步，已能让机器更好地描述和解释复杂的数据。而深度学习的加入，强化了计算能力，加速了AI的发展。

当前影像诊断专业的特点是大量的图像和报告以数字形式存在，这些特点在推动医学进入数字化时代的过程中起到了引领作用，同时为发展AI提供了契机。AI在影像医学应用的最初目的是在临床工作中提高效率和效果，减少专业人员的失误，增加客观性。近年来，影像组学结合深度学习技术(AI的算法之一)可自图像中自动学习有代表性的特征，从而在肿瘤影像学领域帮助临床决策，如明确诊断、不同癌症的危险分层等。

目前广泛使用的AI方法分为2种：第一种是手工裁切特征，如肿瘤纹理特征，再使用计算机程序进行量化；第二种方法是深度学习，深度学习算法能自动从数据中提取特征，不需人工预定义特征[3]。AI在肿瘤影像的应用主要是发现异常(肿瘤识别)、特征提取、监测变化这3个方面，但也面临一些挑战，包括开发通用术语以及在不同成像平台和患者人群中制定AI程序使用的验证标准。……