网友Coolwulf的乳腺癌X光片AI早筛项目:免费使用 准确度高达90%[Migage]

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网友 Coolwulf (在cnBeta熟悉他的人可能都上了年纪了,他就是K-MeleonCCF浏览器的作者) 在 V2EX 上发文称,为了提升乳腺癌 X 光片的早期诊断速度,他特地提供了一个完全免费的网站和 iOS app 。起因是去年一位 34 岁的校友因乳腺癌晚期不幸离世,留下了一个才 4 岁的孩子。

惋惜之余,他思索着能不能做点什么事情,帮助大众来提高乳腺癌的早期检测成功率。因为如果在一期发现乳腺癌的话,5 年存活率高达 99% 。

Mammo_breast_cancer.jpg

正常(左)与癌性(右)乳房造影图像【来自:维基百科

那么,能否写一个完全免费的网站和 ios app,让用户可以迅速得到“乳腺 X 光片”(X-ray Mammogram)的诊断结果、或者至少可以是 2nd Opinion?

因为用户做完 Mammography 之后有时候需要等好几天才能有放射科医师(Radiologist)来读片子,而且现在有 20% 的概率会漏掉早期的肿瘤。

有鉴于此,Coolwulf 决定用 Deep Learning (深度学习) 来做这件事情。

1.jpg

对于一个足够好的深度学习模型(Deep Learning Model),一是要有足够多的数据(即使是做 Transfer Learning 的情况下),二是要有足够强大的计算力。

2.jpg

为了做成这件事情,我在本地搭建了一个 50 个 Nvidia Geforce GTX 1080 Ti 的 GPU 集群,这是搭成之后的硬件:

3.jpg

有了硬件之后就是设计 Model 和收集数据。我从北美和欧洲的几个研究组获取了“带注释的乳腺 X 光片”(Annotated Breast Mammo)的数据。

这些 Annotation 大多都是根据北美 ABR 认证的放射学者做出的。也就是说,如果这个模型能够训练好,就可以达到 ABR Certified Radiologist 识别的平均水平或者更好。

最终的结果我在欧洲的 InBreast 数据上做了测试,达到了 90% 的准确度(AUC)。


我觉得这个 Model 已经可以给大众实用了,在这里公开出来:

http://neuralrad.com

你可以直接上传 .jpg 形式的 Mammo 图片,这个 AI 会给出判断结果(下面是屏幕截图):

这个网站是完全免费使用的。我现在还在继续更新和改进模型,也在联系国内的几家医院来合作来获取更多的数据来训练它。

肯塔基大学医院(University of Kentucky Hospital)和国内的一家合作公司已经在测试了这个模型。

乳腺癌检查去年有个全世界竞赛,他们先用这个竞赛获得第二名程序测试了 MIAS 数据,漏了 10 个 case,然后他们用我的网站测试了一下,只漏了一个。

这个第二名程序发表了一篇自然杂志的论文:

https://www.nature.com/articles/s41598-018-22437-z

这两天,我也公布了完全免费的桌面版本,支持读取和浏览 dicom 文件,并自动转换 Normalize for AI analysis 。

在 InBreast 的 Dicom 数据上,AUC (准确率)大概 93% 。上面为桌面版本截图,下载地址就在网页主页上。


【06/12/2018 更新】

NeuralRad Mammo AI 桌面版本更新到了 1.2,修复 dicom/jpg 文件路径有中文或者空格导致无法返回正确结果的问题。依然从主页 http://neuralrad.com 免费下载

【文章内容来自作者在 V2EX 的发帖,cnBeta.COM 对此有适当编辑,感谢且钦佩这位我站的资深网友做出的贡献】


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