利用血管內(nèi)光學(xué)相干斷層掃描圖像，一項新技術(shù)使識別斑塊侵蝕變得更加容易。研究人員創(chuàng)造了一種全新的人工智能（AI）技術(shù)，利用光學(xué)相干斷層掃描（OCT）圖像來自動檢測心臟動脈中的斑塊侵蝕情況。監(jiān)測動脈斑塊是至關(guān)重要的，因為如果斑塊瓦解，它可能會阻礙血液流向心臟，引發(fā)心臟病發(fā)作或其他危險問題。

來自中國電子科技大學(xué)的研究小組組長Wang Zhao說："如果動脈內(nèi)壁的膽固醇斑塊開始侵蝕，它可能導(dǎo)致流向心臟的血液突然減少，這被稱為急性冠狀動脈綜合征，需要緊急治療。我們的新方法可以幫助改善斑塊侵蝕的臨床診斷，并用于開發(fā)心臟病患者的新療法"。

OCT是一種具有微米級分辨率的光學(xué)成像技術(shù)，可在血管內(nèi)利用它來產(chǎn)生冠狀動脈的三維圖片，冠狀動脈將血液輸送到心臟。盡管血管內(nèi)OCT正被醫(yī)生更頻繁地用于檢查斑塊的侵蝕，但由于產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大，以及視覺上解讀圖像的難度，觀察者之間存在著相當(dāng)程度的差異。 

為了解決這個問題，Wang與他所在機構(gòu)的一個工程師團隊和哈爾濱醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院的醫(yī)務(wù)人員合作，在Yu Bo的指導(dǎo)下創(chuàng)建了一個自動、客觀的方法，使用人工智能來識別基于OCT圖像的斑塊侵蝕。他們在Optica出版集團的《生物醫(yī)學(xué)光學(xué)快報》雜志上解釋了這種新方法，并證明它足夠準確，可能作為臨床診斷的基礎(chǔ)。

"我們基于人工智能的新方法可以使用原始的OCT圖像自動檢測斑塊侵蝕的存在，而不需要任何額外的輸入，"Wang說。"客觀地自動檢測斑塊侵蝕的能力將減少與診斷相關(guān)的費力的人工評估。"

應(yīng)用人工智能

這種新方法包括兩個主要步驟。首先，一個被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能模型使用原始圖像和兩個形狀信息來預(yù)測可能出現(xiàn)斑塊侵蝕的區(qū)域。然后用一個基于臨床可解釋特征的后處理算法來完善最初的預(yù)測，這些特征模仿了專業(yè)醫(yī)生用來進行診斷的知識。

"我們必須開發(fā)一個新的人工智能模型，納入明確的形狀信息，這是用于識別OCT圖像中斑塊侵蝕的關(guān)鍵特征，"Wang說。"底層的血管內(nèi)OCT成像技術(shù)也很關(guān)鍵，因為它是目前可用于診斷活體患者斑塊侵蝕的最高分辨率成像方式。"

當(dāng)OCT用于血管內(nèi)成像時，成像探頭在導(dǎo)管內(nèi)自動向后拉，每次回拉都會產(chǎn)生數(shù)百張圖像。研究人員用16張有斑塊侵蝕的臨床OCT圖像的回拉和10張沒有斑塊侵蝕的3224張圖像的回拉來測試他們的方法。該自動方法正確預(yù)測了80%的斑塊侵蝕病例，有效預(yù)測值為73%。他們還發(fā)現(xiàn)，基于自動方法的診斷甚至與三位有經(jīng)驗的醫(yī)生的診斷很匹配。

Wang說："盡管需要進一步的安全驗證和監(jiān)管批準，以便在病人身上獨立使用，但該技術(shù)可用于促進斑塊侵蝕的診斷。這將涉及醫(yī)生對算法的發(fā)現(xiàn)進行最后檢查，然后確定急性冠狀動脈綜合征的原因和最佳治療策略。"

新治療方法

該方法還可以通過消除耗時和繁瑣的人工圖像分析過程，對分析現(xiàn)有的大量OCT數(shù)據(jù)很有幫助。這可以幫助科學(xué)家改善斑塊侵蝕的識別和治療。例如，支架通常用于恢復(fù)急性冠狀動脈綜合征患者的血流減少，但最近的研究表明，一些藥物可能提供了一種創(chuàng)傷性較小的替代方法。

"伴隨著人工智能技術(shù)進步，血管內(nèi)成像可以成為診斷冠狀動脈疾病和治療計劃的一個極其寶貴的工具，"Wang說。"在未來，這種新方法可以幫助醫(yī)生制定個性化的治療策略，對急性冠狀動脈綜合征患者進行最佳管理"。

研究人員現(xiàn)在正在努力改進他們的新技術(shù)，通過更好地納入3D信息和納入更多未標(biāo)記的數(shù)據(jù)來提高人工智能模型的性能。在未來，他們還計劃使用一個更大的數(shù)據(jù)集，包括一個全球人口來訓(xùn)練和評估該算法。他們還希望探索如何將其用于各種臨床情況，以進一步證明其潛在的效用和價值。