首都医科大学宣武医院副院长卢洁教授：AI在脑脱(2)-内蒙古医科大学学报

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首都医科大学宣武医院副院长卢洁教授：AI在脑脱(2)

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本次高峰论坛邀请了多位顶尖医院的放射科主任及人工智能技术的权威专家，共同探讨人工智能技术在医学影像中的临床应用与科研进展，分享研究心得。

NMOSD的脑内病灶并不少见，43%-70%的患者首次发病即可出现脑内病灶，主要包括围绕脑室系统的室管膜周围病灶、侧脑室周围及胼胝体病灶、皮质脊髓束病灶、半球白质病灶以及非特异性病灶。

雷峰网《医健AI掘金志》作为本次大会的支持单位，全程参与嘉宾的演讲内容与深度报道。

视神经脊髓炎也是中枢神经系统常见的炎性脱髓鞘疾病，发病率仅次于多发性硬化，在亚洲更加多见，尤其以女性多发，男女比例大约是1:4。该病主要累及视神经、脊髓、脑，血清特异性自身抗体为AQP4抗体阳性。85%-90%患者会复发，预后比多发性硬化更差。

我们从T2病灶中提取了1118个定量的组学特征，基于多参数影像表征，构建了随机森林分类模型，将筛选出的9个组学特征和4个临床特征筛选出来纳入模型。

这是2017版的多发性硬化诊断标准，可以看到在诊断中我们既需要客观的临床证据，也需要一些额外的证据。其中，磁共振成像是协助多发性硬化诊断的最重要的评估方法。

机器学习模型由高维的组学特征组成，所以其解释性相对来说比较差，不容易理解。SHAP是目前比较流行的一种模型解释方法，通过计算在合作中每个个体的贡献来确定个体的重要程度。本模型具有可解释性，对于case A，随机森林模型判断有89%可能性是MS，其中最主要的贡献来自H-MPR-Log_95这个特征，我们可以把每一个特征的贡献值计算出来。

最终筛选出11个组学特征和4个临床特征，可以看到训练集AUC和测试集AUC是比较接近的。

以下是卢洁教授的演讲内容，雷峰网《医健AI掘金志》进行了不改变原意的整理。

多发性硬化、视神经脊髓炎是常见的脑脱髓鞘病，但是二者的鉴别诊断困难；而人工智能可以帮助挖掘影像图像中肉眼无法识别的高维定量特征；基于拓扑的人工智能模型在预测脑脱髓鞘病预后中具有重要的价值，未来我们也希望在这方面进行更深入的探索。

这是多发性硬化病灶在脑内的典型分布位置，侧脑室旁、幕下以及胼胝体。

另外一个课题对189例的患者进行了研究，其中95例是多发性硬化，94例是视神经脊髓炎，其中以135例患者作为训练集，54例作为验证集，手动勾画病灶之后，同样基于组学列线图，在颈髓T2WI图像显示的病灶中提取了485定量组学特征。

我们对97例脱髓鞘病例的T2WI数据进行了分析，其中66例MS，31例NMO。这部分数据的结果我们目前还没有发表。具体通过软件勾画病灶，提取MS多发病灶的空间模式。整个DTA的框架是由三个模块组成的，动态层次网络构建、动态拓扑量化以及拓扑模式分析。

影像组学是在大数据和人工智能的背景下产生的精准影像分析技术，能挖掘肉眼无法识别的高维定量特征。运用高级数学模型算法转化为具有高分辨率可重复、低冗余可挖掘的高维数据，对特征进行量化分析，从而深入探讨图像中包含的潜在信息。

视神经脊髓炎的诊断标准多年来经历了数次演变，1894年首次提出NMO的概念；1999年出现第一个NMO诊断标准；2004年AQP4-lgG发现后，NMO被认为是不同于MS的独立疾病；2007年提出了NMOSD（视神经脊髓炎谱系疾病）的新概念；2015年出现了最新的NMOSD诊断共识。

其病理性的特征改变是脑白质多发性脱髓鞘斑块伴反应性胶质增生和轴索损伤。疾病早期主要表现为髓鞘崩解与脱失和小胶质细胞激活，轴索相对完好。病变晚期则表现为轴突崩解、神经细胞减少并形成神经胶质的硬化斑。

文章来源：《内蒙古医科大学学报》网址: http://www.nmgykdx.cn/zonghexinwen/2022/1026/408.html