AI | 利用深度学习检测肺部 COVID-19
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疾病控制和预防中心（CDC）主任兼有毒物质和疾病登记署署长
过去几年，研究人员在将机器学习和人工智能应用于医学成像方面取得了长足进步。使用深度神经网络（DNN）分析肺部超声波图像并检测 COVID-19 的迹象就是其中一个前景看好的领域。然而，训练这些复杂的模型需要大量带有准确注释的高质量医疗数据，而这些数据可能很难获得。
由 Muyinatu Bell 博士领导的约翰霍普金斯大学研究小组利用真实患者数据和建模软件生成的模拟超声波图像，研究了不同的 DNNs 训练策略，以检测肺部超声波中的 COVID-19 特征。他们的目标是确定在真实世界数据有限的情况下最有效的训练方法，而在大流行病早期往往就是这种情况。
他们的研究结果发表在《通信医学》（Communications Medicine）杂志上，为模拟医疗数据如何帮助解决医疗保健应用中深度学习模型训练的局限性提供了宝贵的见解。通过使用真实患者实例进行适当验证，模拟数据有望成为有限注释真实世界实例的补充或替代品。所探讨的策略有助于推进人工智能在解释医学扫描和辅助诊断方面的应用。
将深度神经网络应用于医学图像分析的一个障碍是，训练复杂模型需要大量高质量的标注数据。手动注释和标注成千上万的医学图像需要专家花费大量的时间和精力。即使收集到了真实世界的数据集，图像质量、患者人口统计学和设备等变量也会以不同的方式影响模型的泛化能力。
约翰-霍普金斯大学的研究团队探索使用来自 COVID-19 患者的真实世界肺部超声片段和用建模软件生成的模拟超声图像来训练他们的深度学习模型。模拟可在已知基本真相的情况下高效生成无限注释图像。然而，之前的研究发现，由于模拟和现实之间存在领域差异，仅凭模拟数据并不一定能很好地转换为真实的患者实例。
研究人员使用真实数据、模拟数据或组合数据，研究了七种不同的 DNNs 训练策略，以分割和检测 B 线模式（肺部超声波检查中 COVID-19 的标志）：
1.仅模拟数据
2.仅真实世界数据集
3.1 和 2 的组合
4.拆分真实世界数据集（在大部分数据集上进行训练，在子集上进行测试）
5. 结合 1 和 4
6. 结合 2 和 4 7.2 和 4 的组合
7.1、2 和 4 的组合
他们测试了每种策略在 COVID-19 患者的真实超声片段中正确分割 B 线的能力。其他实验还探讨了图像增强（如旋转和改变对比度/模糊度）的影响。
这项研究得出了几项重要发现，有助于在真实世界医疗数据有限的情况下有效训练深度学习模型：
- 训练期间的数据扩增大大提高了模型的性能，尤其是在分割 B 线时。这有助于解决训练数据和测试数据分布之间的差异。
- 当没有与测试用例分布相同的真实数据时，将其他领域的模拟数据集和真实数据集结合起来（策略 3）的效果最好，优于纯模拟或纯真实的方法。
- 当使用部分重叠的真实测试/训练数据时（策略 4-7），与仅使用真实数据相比，加入模拟示例能进一步改善结果，尤其是在早期训练阶段。
- 结合所有数据源（策略 7）的表现最为稳定，同时所需的训练迭代次数也少于仅使用真实数据的方法。
- 仅依靠与测试用例不同分布的真实数据（策略 2）与模拟数据相结合的效果较差。
总的来说，纳入精心构建的模拟数据似乎有助于解决完全标注真实世界示例的局限性，这可能是通过增加有效训练数据集的规模和多样性实现的。在某些情况下，加入模拟数据还能提高训练效率。
研究结果为有效应用真实和模拟医学影像数据来训练深度学习模型提供了宝贵的指导--随着人工智能在医疗保健领域的作用不断扩大，这是一个至关重要的领域。一些重要启示包括
- 当真实世界的例子有限时，模拟数据有望作为一种补充，从而比纯真实方法提高性能。
- 将来自不同领域的模拟数据和真实数据结合起来比单独使用模拟数据效果更好，这可能是由于数据的多样性不断增加。
- 在训练过程中加入数据增强功能，有助于减少可用训练和预期测试案例之间的差异。
- 更大、更全面的模拟数据集可以训练模型，而不需要完全重叠的真实示例。
展望未来，能捕捉更多临床变异性的更真实模拟将有助于深度学习模型更好地泛化。继续使用真实病例进行验证也很重要。随着更好的工具不断涌现以高效生成注释医学实例，模拟增强训练有望解决局限性并加速人工智能辅助诊断。总之，这项研究为利用深度学习有效利用真实和模拟医疗数据提供了一个有价值的框架。
参考文献
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