乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀1.乳腺影像人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程自20世紀(jì)80年代以來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺影像人工智能技術(shù)逐漸成為研究熱點(diǎn)。2000年，美國(guó)國(guó)家癌癥研究所(NCI)推出了乳腺X線攝影自動(dòng)報(bào)告系統(tǒng)(RADS),這是乳腺影像人工智能技術(shù)的一個(gè)重要里程碑。乳腺影像人工智能技術(shù)在全球范圍內(nèi)得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。乳腺影像人工智能技術(shù)的研究始于20世紀(jì)90年代。隨著國(guó)家對(duì)醫(yī)療科技創(chuàng)新的大力支持，乳腺影像人工智能技術(shù)在中國(guó)得到了迅速發(fā)展。許多科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)紛紛投入巨資進(jìn)行研究和開發(fā)，如中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、清華大學(xué)等。中國(guó)政府還制定了一系列政策和規(guī)劃，以推動(dòng)乳腺影像人工智能技術(shù)在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用。乳腺影像人工智能技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的成果，包括：自動(dòng)識(shí)別乳腺腫塊、評(píng)估腫塊性質(zhì)、預(yù)測(cè)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)等。這些成果不僅提高了診斷的準(zhǔn)確性和效率，還為患者提供了更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的治療方案。乳腺影像人工智能技術(shù)仍面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法優(yōu)化、臨床應(yīng)用等。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和完善，乳腺影像人工智能將在乳腺癌篩查和診斷領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。1.1乳腺影像人工智能技術(shù)的起源乳腺影像人工智能技術(shù)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)80年代，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)技術(shù)開始應(yīng)用于乳腺X線攝影(DM)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和圖像處理算法的進(jìn)步，乳腺影像人工智能技術(shù)逐漸成熟。2000年左右，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的乳腺影像分類算法開始出現(xiàn)，為乳腺影像診斷提供了新的思路。2009年，美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準(zhǔn)了第一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的乳腺磁共振(MRI)診斷軟件，標(biāo)志著乳腺影像人工智能技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。隨著計(jì)算能力的提升、大數(shù)據(jù)的普及以及深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，乳腺影像人工智能技術(shù)取得了顯著的進(jìn)展。乳腺影像人工智能技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于乳腺癌的篩查、診斷和評(píng)估等多個(gè)方面，為臨床醫(yī)生提供了有力的輔助工具。乳腺影像人工智能技術(shù)在國(guó)際上也得到了廣泛關(guān)注和認(rèn)可，為全球乳腺癌防治事業(yè)做出了重要貢獻(xiàn)。1.2乳腺影像人工智能技術(shù)的發(fā)展階段初級(jí)階段(1990s2000s):在這個(gè)階段，研究人員主要關(guān)注乳腺影像的診斷方法和算法，如閾值分割、邊緣檢測(cè)等。這些方法在一定程度上提高了乳腺影像的診斷準(zhǔn)確性，但仍然存在一定的局限性。中級(jí)階段(2000s2010s):在這個(gè)階段，研究人員開始嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于乳腺影像的輔助診斷。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征提取和分類，以提高診斷的準(zhǔn)確性。還出現(xiàn)了一些基于深度學(xué)習(xí)的乳腺影像診斷方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等。高級(jí)階段(2010s至今):在這個(gè)階段，乳腺影像人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展。研究人員不斷優(yōu)化現(xiàn)有的算法，提高診斷準(zhǔn)確性；另一方面，也出現(xiàn)了一些新的研究方向，如多模態(tài)融合、遠(yuǎn)程醫(yī)療等。隨著硬件性能的提升和數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，乳腺影像人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大。1.3乳腺影像人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀自動(dòng)識(shí)別乳腺病灶：通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺X線片、超聲和磁共振成像等影像資料中病灶的自動(dòng)識(shí)別和分類。這些技術(shù)可以大大提高醫(yī)生在診斷乳腺病灶時(shí)的準(zhǔn)確性和效率。輔助診斷：利用乳腺影像人工智能技術(shù)，醫(yī)生可以更快速地分析患者的影像資料，發(fā)現(xiàn)潛在的病變信息，從而為臨床診斷提供有力支持。這些技術(shù)還可以輔助醫(yī)生進(jìn)行病理學(xué)評(píng)估，提高診斷的準(zhǔn)確性。預(yù)測(cè)性分析：通過(guò)對(duì)大量乳腺影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，乳腺影像人工智能技術(shù)可以預(yù)測(cè)患者未來(lái)可能出現(xiàn)的病灶和病變程度，為醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案提供依據(jù)。量化評(píng)估：利用乳腺影像人工智能技術(shù)，可以對(duì)患者的乳腺密度進(jìn)行量化評(píng)估，從而幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷患者的乳腺健康狀況。盡管乳腺影像人工智能技術(shù)取得了顯著的成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型可解釋性和泛化能力等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺影像人工智能技術(shù)在未來(lái)還有很大的發(fā)展空間和應(yīng)用前景。2.乳腺影像人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域乳腺影像人工智能可以通過(guò)對(duì)乳腺X線、超聲、磁共振等影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，自動(dòng)識(shí)別和分析乳腺病變的特征，從而輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌的篩查和早期診斷。這種方法相較于傳統(tǒng)的人工診斷，可以大大提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。乳腺影像人工智能可以根據(jù)病變的大小、形狀、邊緣等特點(diǎn)，自動(dòng)進(jìn)行病變分類和分級(jí)，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的參考信息。通過(guò)對(duì)比不同病例的數(shù)據(jù)，乳腺影像人工智能還可以發(fā)現(xiàn)潛在的病理變異，有助于指導(dǎo)臨床治療。乳腺影像人工智能可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)乳腺病變的變化，并根據(jù)病情的發(fā)展動(dòng)態(tài)調(diào)整診斷策略。這對(duì)于那些需要長(zhǎng)期隨訪的患者來(lái)說(shuō)，具有很大的實(shí)用價(jià)值。乳腺影像人工智能還可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，評(píng)估不同治療方法的有效性和安全性，為臨床決策提供依據(jù)。在某些情況下，乳腺病變可以通過(guò)微創(chuàng)手術(shù)進(jìn)行治療。乳腺影像人工智能可以根據(jù)患者的具體情況，為醫(yī)生提供精準(zhǔn)的微創(chuàng)手術(shù)方案，降低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，提高治療效果。乳腺影像人工智能在科研和教育領(lǐng)域也有很大的應(yīng)用潛力，通過(guò)對(duì)大量乳腺影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，可以挖掘出更多有價(jià)值的病理特征和診療規(guī)律，為臨床實(shí)踐提供理論支持。利用乳腺影像人工智能進(jìn)行虛擬手術(shù)演練和模擬教學(xué)，可以提高醫(yī)學(xué)生和低年資醫(yī)生的技能水平。2.1乳腺癌的早期診斷乳腺影像人工智能在乳腺癌早期診斷方面的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)，AI系統(tǒng)可以自動(dòng)檢測(cè)和分析乳腺影像，從而輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌的早期診斷。這種方法相較于傳統(tǒng)的人工診斷具有更高的準(zhǔn)確性和效率，有助于提高患者的生存率。鈣化灶檢測(cè)：鈣化是乳腺癌的一個(gè)重要特征，AI系統(tǒng)可以通過(guò)對(duì)乳腺影像中的鈣化灶進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和分析，提高鈣化灶的檢出率。腫塊分類：AI系統(tǒng)可以根據(jù)腫塊的大小、形狀、邊緣等特點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)分類，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷腫塊的性質(zhì)，從而指導(dǎo)后續(xù)的治療方案。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：AI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)乳腺影像的變化，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，為醫(yī)生提供更多的參考信息。多模態(tài)聯(lián)合診斷：結(jié)合乳腺X線攝影、超聲、磁共振等多種影像學(xué)檢查方法，AI系統(tǒng)可以提供更全面、更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。盡管乳腺影像人工智能在乳腺癌早期診斷方面取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性，如對(duì)于非腫瘤性病變的識(shí)別能力有限等。未來(lái)研究還需要不斷完善和優(yōu)化AI系統(tǒng)，以提高其在乳腺癌早期診斷中的應(yīng)用價(jià)值。2.2乳腺癌的分型和分級(jí)在乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀中，乳腺癌的分型和分級(jí)是一個(gè)重要的研究方向。乳腺癌的分型主要包括導(dǎo)管內(nèi)癌、浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌、乳頭狀癌、內(nèi)分泌受體陽(yáng)性乳腺癌、HER2陽(yáng)性乳腺癌等。這些分型對(duì)于臨床醫(yī)生選擇合適的治療方案具有重要意義。在乳腺癌的分級(jí)方面，目前主要采用的是TNM分期系統(tǒng)，即腫瘤大小(T)、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移(N)和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移(M)三個(gè)方面的評(píng)估。這一方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于乳腺癌的診斷和治療過(guò)程中，為臨床醫(yī)生提供了可靠的參考依據(jù)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺癌的分型和分級(jí)也在逐漸引入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)。通過(guò)分析大量的乳腺影像數(shù)據(jù)，人工智能可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地識(shí)別不同類型的乳腺癌，并對(duì)患者的病情進(jìn)行更精確的分級(jí)。人工智能還可以輔助醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案，提高治療效果和患者生活質(zhì)量。乳腺癌的研究和治療也取得了顯著成果，許多國(guó)內(nèi)知名醫(yī)院和科研機(jī)構(gòu)都在積極開展相關(guān)研究，如中國(guó)科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院、北京大學(xué)人民醫(yī)院等。中國(guó)政府也非常重視乳腺癌的防治工作，不斷加大投入，推動(dòng)乳腺癌篩查和治療水平的提高。2.3乳腺癌的預(yù)后評(píng)估隨著乳腺影像人工智能技術(shù)的發(fā)展，乳腺癌的預(yù)后評(píng)估也取得了顯著的進(jìn)展。傳統(tǒng)的乳腺癌預(yù)后評(píng)估主要依賴于臨床病理數(shù)據(jù)和生存分析，而乳腺影像人工智能技術(shù)可以更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的癌變區(qū)域、評(píng)估腫瘤大小和形態(tài)特征，從而為乳腺癌的預(yù)后評(píng)估提供更為客觀和全面的依據(jù)。已經(jīng)有一些研究利用乳腺影像人工智能技術(shù)對(duì)乳腺癌患者的預(yù)后進(jìn)行評(píng)估。一項(xiàng)研究使用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)100多例乳腺癌患者的乳腺磁共振成像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該算法能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)患者的5年生存率和10年生存率。另一項(xiàng)研究則利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)乳腺X線攝影圖像進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)乳腺癌患者預(yù)后的精確預(yù)測(cè)。盡管乳腺影像人工智能在乳腺癌預(yù)后評(píng)估方面取得了一定的成果，但仍存在一些挑戰(zhàn)和局限性。目前的算法仍然需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這在一定程度上限制了其在臨床實(shí)踐中的應(yīng)用。乳腺影像人工智能技術(shù)在處理不同類型和階段的乳腺癌時(shí)可能存在差異，需要進(jìn)一步優(yōu)化和完善。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺影像人工智能在乳腺癌診斷和治療中的應(yīng)用將更加廣泛，但同時(shí)也面臨著倫理和法律等方面的挑戰(zhàn)。2.4乳腺癌的治療方案選擇乳腺癌的早期篩查：通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)乳腺影像進(jìn)行分析，可以提高乳腺癌的早期發(fā)現(xiàn)率。這對(duì)于提高患者的生存率和生活質(zhì)量具有重要意義。乳腺癌的診斷：乳腺影像人工智能技術(shù)可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地識(shí)別乳腺癌病灶，從而提高診斷的準(zhǔn)確性。該技術(shù)還可以輔助區(qū)分良性腫瘤和惡性腫瘤，為臨床醫(yī)生提供更多的診斷依據(jù)。乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：通過(guò)對(duì)乳腺影像數(shù)據(jù)的分析，可以計(jì)算出患者患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)，從而為醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案提供參考。乳腺癌的治療效果評(píng)估：乳腺影像人工智能技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)患者的治療效果，幫助醫(yī)生及時(shí)調(diào)整治療方案，以達(dá)到最佳的治療效果。輔助手術(shù)規(guī)劃：通過(guò)乳腺影像人工智能技術(shù)，醫(yī)生可以更加精確地規(guī)劃手術(shù)切口和操作步驟，提高手術(shù)的成功率和安全性。藥物研發(fā)：乳腺影像人工智能技術(shù)可以輔助研究人員篩選潛在的藥物靶點(diǎn)，從而加速藥物的研發(fā)進(jìn)程。乳腺影像人工智能技術(shù)在乳腺癌的治療方案選擇中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信未來(lái)它將為乳腺癌患者帶來(lái)更多的福音。3.乳腺影像人工智能的技術(shù)方法圖像識(shí)別技術(shù)是乳腺影像人工智能的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)乳腺影像進(jìn)行特征提取、分類和定位，實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺病變的自動(dòng)識(shí)別。常用的圖像識(shí)別算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、支持向量機(jī)(SVM)等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)在乳腺影像識(shí)別中也取得了顯著的成果。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是指通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類。在乳腺影像診斷中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)主要包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和抽象表示。在乳腺影像診斷中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。常見的深度學(xué)習(xí)模型有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等。遷移學(xué)習(xí)是一種將已學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到新任務(wù)的方法，可以有效減少過(guò)擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。在乳腺影像診斷中，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型在新數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)行為策略的方法，在乳腺影像診斷中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過(guò)與醫(yī)生合作，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的乳腺影像診斷和輔助決策。常見的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法有Qlearning、SARSA、DeepQNetwork等。乳腺影像人工智能技術(shù)方法涵蓋了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)方面，這些技術(shù)的不斷發(fā)展和完善將為乳腺影像診斷提供更加準(zhǔn)確、高效和可靠的輔助工具。3.1圖像預(yù)處理乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀中，圖像預(yù)處理是一個(gè)關(guān)鍵步驟。在進(jìn)行后續(xù)的圖像分析和識(shí)別之前，需要對(duì)原始乳腺影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高圖像質(zhì)量和降低噪聲干擾。常見的圖像預(yù)處理方法包括：圖像去噪：去除圖像中的噪聲，提高圖像質(zhì)量。常用的去噪方法有中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。圖像增強(qiáng)：通過(guò)調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度、銳度等參數(shù)，使圖像更適合后續(xù)的分析和識(shí)別。常用的增強(qiáng)方法有余弦變換、直方圖均衡化、自適應(yīng)閾值等。圖像分割：將乳腺影像中的感興趣區(qū)域與背景分離，以便于后續(xù)的局部分析。常用的分割方法有基于邊緣的分割、基于區(qū)域的分割、基于密度的分割等。圖像配準(zhǔn)：將不同時(shí)間、不同角度或不同模態(tài)的乳腺影像進(jìn)行對(duì)齊，以便于后續(xù)的融合分析。常用的配準(zhǔn)方法有基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)、基于模型匹配的配準(zhǔn)、基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)等。圖像重構(gòu)：對(duì)經(jīng)過(guò)分割和配準(zhǔn)后的乳腺影像進(jìn)行重建，以恢復(fù)原始圖像的結(jié)構(gòu)和形態(tài)。常用的重構(gòu)方法有最小二乘法、曲率半徑法、拉普拉斯金字塔等。圖像壓縮：對(duì)乳腺影像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以減少存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬的需求。常用的壓縮方法有JPEG壓縮、PNG壓縮、Huffman編碼等。3.2特征提取基于灰度直方圖的特征提取：通過(guò)計(jì)算乳腺影像圖像的灰度直方圖，提取圖像的亮度信息。這種方法簡(jiǎn)單易行，但對(duì)于圖像中的局部細(xì)節(jié)和紋理信息捕捉不足?；谔荻确较蛑狈綀D的特征提取：通過(guò)對(duì)乳腺影像圖像進(jìn)行平滑處理和高斯濾波，計(jì)算圖像的梯度方向直方圖，從而提取圖像的邊緣信息。這種方法在一定程度上能夠捕捉到圖像的邊緣信息，但對(duì)于噪聲敏感性較高?；诰植慷的Ｊ?LBP)的特征提?。和ㄟ^(guò)對(duì)乳腺影像圖像進(jìn)行局部區(qū)域劃分，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的LBP特征值，從而提取圖像的局部結(jié)構(gòu)信息。這種方法能夠較好地捕捉到圖像的局部結(jié)構(gòu)信息，但對(duì)于圖像的整體信息捕捉不足?；谏疃葘W(xué)習(xí)的特征提?。航陙?lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在乳腺影像特征提取領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。常見的深度學(xué)習(xí)特征提取方法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。這些方法能夠有效地捕捉到乳腺影像圖像的復(fù)雜結(jié)構(gòu)信息，提高特征提取的效果?；诙嗄B(tài)融合的特征提取：將多種乳腺影像特征提取方法進(jìn)行融合，可以提高特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性。常見的多模態(tài)融合方法包括特征選擇、特征加權(quán)和特征組合等。乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀中，特征提取是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前已經(jīng)有許多成熟的特征提取方法和算法可供選擇，但仍需不斷研究和優(yōu)化，以提高乳腺影像人工智能的應(yīng)用效果。3.3分類算法在乳腺影像人工智能的應(yīng)用中，分類算法是關(guān)鍵的一環(huán)。目前主要的分類算法包括支持向量機(jī)(SVM)、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些算法在乳腺影像診斷中具有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性，因此在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行選擇。支持向量機(jī)(SVM):SVM是一種基于間隔最大化的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開。在乳腺影像診斷中，SVM可以用于分類乳腺癌和其他非癌性乳腺疾病。SVM對(duì)數(shù)據(jù)的特征數(shù)量和維度敏感，當(dāng)特征過(guò)多時(shí)可能導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象。決策樹：決策樹是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類算法，通過(guò)遞歸地分割數(shù)據(jù)集來(lái)構(gòu)建決策樹。決策樹具有良好的解釋性和易于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，但其預(yù)測(cè)能力受限于樹的深度和復(fù)雜度。在乳腺影像診斷中，決策樹可以用于分類乳腺癌和其他非癌性乳腺疾病。隨機(jī)森林：隨機(jī)森林是一種基于多個(gè)決策樹的集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)投票的方式進(jìn)行分類。隨機(jī)森林具有較強(qiáng)的泛化能力和較高的準(zhǔn)確率，但計(jì)算復(fù)雜度較高。在乳腺影像診斷中，隨機(jī)森林可以用于分類乳腺癌和其他非癌性乳腺疾病。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。在乳腺影像診斷中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類乳腺癌和其他非癌性乳腺疾病。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程較為復(fù)雜，且對(duì)數(shù)據(jù)量和質(zhì)量要求較高。在乳腺影像人工智能的應(yīng)用中，分類算法是關(guān)鍵的一環(huán)。各種分類算法在乳腺影像診斷中具有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性，因此需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行選擇和優(yōu)化。隨著深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)乳腺影像人工智能的分類算法有望取得更大的突破。3.4模型融合與優(yōu)化隨著乳腺影像人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，研究者們開始關(guān)注如何將多個(gè)模型進(jìn)行融合以提高診斷的準(zhǔn)確性。在乳腺影像診斷中，常用的模型包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型以及基于圖像處理的方法等。這些模型在不同的場(chǎng)景下表現(xiàn)出了各自的優(yōu)勢(shì)，但也存在一定的局限性。模型融合技術(shù)成為了乳腺影像人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。投票法(Voting):通過(guò)多數(shù)表決或加權(quán)表決的方式，將不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行匯總，從而得到最終的診斷結(jié)果。這種方法簡(jiǎn)單易行，但容易受到模型性能差異較大的影響。權(quán)重平均法(Weightedaverage):根據(jù)每個(gè)模型在驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)，為其分配相應(yīng)的權(quán)重，然后將各個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果乘以相應(yīng)的權(quán)重后求和，最后除以權(quán)重之和得到最終的診斷結(jié)果。這種方法可以在一定程度上減小模型性能差異的影響，但需要對(duì)每個(gè)模型的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整。集成學(xué)習(xí)法(Ensemblelearning):通過(guò)訓(xùn)練多個(gè)基本分類器(如決策樹、支持向量機(jī)等),然后利用集成策略(如Bagging、Boosting等)對(duì)這些基本分類器進(jìn)行組合，形成一個(gè)強(qiáng)大的整體分類器。這種方法可以有效地提高診斷的準(zhǔn)確性，但計(jì)算復(fù)雜度較高。4。從而提高模型的泛化能力。在乳腺影像診斷中，可以將乳腺影像識(shí)別任務(wù)與其他相關(guān)任務(wù)(如病灶定位、形態(tài)分析等)相結(jié)合，共同訓(xùn)練一個(gè)模型。這種方法可以充分利用多源數(shù)據(jù)的信息，提高診斷的準(zhǔn)確性。除了模型融合之外，優(yōu)化方法也是提高乳腺影像人工智能診斷效果的關(guān)鍵。常用的優(yōu)化方法有以下幾種：正則化(Regularization):通過(guò)對(duì)損失函數(shù)添加額外的約束條件(如L1正則化、L2正則化等),防止模型過(guò)擬合，從而提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)增強(qiáng)(Dataaugmentation):通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換(如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等),生成新的訓(xùn)練樣本，增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。特征選擇(Featureselection):通過(guò)評(píng)估不同特征的重要性，篩選出對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果影響較大的特征，從而降低模型的復(fù)雜度，提高診斷效率。4。優(yōu)化器等參數(shù)，優(yōu)化梯度下降算法的執(zhí)行過(guò)程，從而提高模型的收斂速度和診斷效果。4.乳腺影像人工智能的應(yīng)用案例乳腺癌篩查與診斷：乳腺影像人工智能技術(shù)可以輔助醫(yī)生對(duì)乳腺X線攝影、超聲等影像進(jìn)行分析，從而提高乳腺癌的篩查和診斷準(zhǔn)確性。中國(guó)的平安好醫(yī)生平臺(tái)就推出了基于深度學(xué)習(xí)的乳腺影像識(shí)別系統(tǒng)，能夠自動(dòng)識(shí)別乳腺腫塊、鈣化等異常情況，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：通過(guò)分析患者的乳腺影像數(shù)據(jù)，乳腺影像人工智能技術(shù)可以預(yù)測(cè)患者患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)。這對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)人群的管理具有重要意義，美國(guó)的TiaHealth公司開發(fā)了一種名為“BreastWise”的應(yīng)用程序，可以根據(jù)用戶的乳腺影像數(shù)據(jù)為其提供個(gè)性化的乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。新藥研發(fā)：乳腺影像人工智能技術(shù)可以幫助研究人員更高效地篩選潛在的乳腺癌治療藥物。通過(guò)對(duì)大量乳腺影像數(shù)據(jù)的分析，AI系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)新的藥物靶點(diǎn)和作用機(jī)制，為新藥研發(fā)提供重要參考。中國(guó)的華大基因研究院與阿斯利康公司合作，利用乳腺影像人工智能技術(shù)加速乳腺癌新藥的研發(fā)過(guò)程。臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)：乳腺影像人工智能技術(shù)可以為乳腺癌臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)提供支持。通過(guò)對(duì)大量歷史病例數(shù)據(jù)的分析，AI系統(tǒng)可以為試驗(yàn)者提供合適的受試者篩選標(biāo)準(zhǔn)、分組方案等，提高試驗(yàn)的科學(xué)性和有效性。乳腺影像人工智能技術(shù)在乳腺癌篩查、診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、新藥研發(fā)和臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)等方面具有廣泛的應(yīng)用前景，有望為乳腺癌的預(yù)防、早期發(fā)現(xiàn)和治療提供有力支持。4.1乳腺癌早期診斷乳腺X線攝影是乳腺癌早期診斷的主要手段之一。通過(guò)乳腺影像人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺鉬靶圖像的自動(dòng)分析和評(píng)估，從而輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌的早期診斷。我國(guó)的平安好醫(yī)生平臺(tái)就采用了基于深度學(xué)習(xí)的乳腺影像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)乳腺鉬靶圖像的自動(dòng)分類和評(píng)分，提高了乳腺癌的檢出率。乳腺超聲是另一種常用的乳腺癌篩查方法，研究者們也開始嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于乳腺超聲圖像的分析和診斷。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺超聲圖像中腫塊、結(jié)節(jié)等異常結(jié)構(gòu)的自動(dòng)識(shí)別和定位，從而輔助醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌的早期診斷。我國(guó)的阿里健康平臺(tái)已經(jīng)開始嘗試將乳腺超聲圖像的人工智能輔助診斷應(yīng)用于臨床實(shí)踐。磁共振成像(MRI)是一種非常敏感的乳腺影像學(xué)檢查方法，對(duì)于乳腺癌的早期診斷具有很高的價(jià)值。由于MRI圖像的數(shù)據(jù)量較大，傳統(tǒng)的人工分析方法效率較低。研究者們開始嘗試將人工智能技術(shù)應(yīng)用于MRI圖像的分析和診斷，以提高乳腺癌早期診斷的準(zhǔn)確性和效率。我國(guó)的騰訊醫(yī)療平臺(tái)已經(jīng)成功開發(fā)出了一套基于深度學(xué)習(xí)的MRI圖像分析系統(tǒng)，可以在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)大量MRI圖像的自動(dòng)分析和診斷。隨著乳腺影像人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在乳腺癌早期診斷中的應(yīng)用前景十分廣闊。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟和應(yīng)用的推廣，相信乳腺影像人工智能將在乳腺癌的預(yù)防、篩查和治療等方面發(fā)揮更加重要的作用。4.2乳腺癌分型和分級(jí)乳腺影像人工智能在乳腺癌分型和分級(jí)方面的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。傳統(tǒng)的乳腺癌分型主要依據(jù)組織學(xué)特征，如導(dǎo)管內(nèi)癌、浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌、乳頭狀癌等。這種方法存在一定的主觀性和局限性，因?yàn)獒t(yī)生在觀察和判斷病變時(shí)可能受到個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣的影響。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，乳腺影像人工智能在乳腺癌分型和分級(jí)方面的應(yīng)用逐漸成為研究熱點(diǎn)。通過(guò)訓(xùn)練大量乳腺影像數(shù)據(jù)，人工智能算法可以自動(dòng)識(shí)別和分類不同類型的乳腺癌，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。已經(jīng)有一些基于深度學(xué)習(xí)的乳腺影像分類模型被應(yīng)用于臨床實(shí)踐，如UNet、ResNet等。乳腺影像人工智能還可以輔助乳腺癌的分級(jí)，根據(jù)美國(guó)癌癥學(xué)會(huì)(ACS)的TNM分期系統(tǒng)，乳腺癌分為0I期、III期和IV期五個(gè)階段。III期乳腺癌具有較高的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和死亡率。對(duì)乳腺癌的早期分級(jí)對(duì)于制定治療方案和評(píng)估預(yù)后具有重要意義。已有一些研究嘗試將乳腺影像人工智能與傳統(tǒng)的乳腺癌分級(jí)方法相結(jié)合，以提高分級(jí)的準(zhǔn)確性。通過(guò)對(duì)比分析AI分類結(jié)果與病理學(xué)家的分級(jí)結(jié)果，研究人員發(fā)現(xiàn)AI在某些情況下可以提供更準(zhǔn)確的分級(jí)建議。這些研究仍處于初級(jí)階段，未來(lái)還需要進(jìn)一步驗(yàn)證和完善乳腺影像人工智能在乳腺癌分型和分級(jí)方面的應(yīng)用。4.3乳腺癌預(yù)后評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)算法是乳腺癌預(yù)后評(píng)估的主要方法之一，通過(guò)對(duì)大量的乳腺影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺癌患者的預(yù)后評(píng)估。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)等。這些算法在乳腺癌預(yù)后評(píng)估中取得了較好的效果，但仍存在一定的局限性，如過(guò)擬合問(wèn)題、泛化能力差等。深度學(xué)習(xí)在乳腺癌預(yù)后評(píng)估中的應(yīng)用逐漸受到關(guān)注，深度學(xué)習(xí)具有較強(qiáng)的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力，能夠自動(dòng)提取圖像中的高級(jí)特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺癌的準(zhǔn)確診斷和預(yù)后評(píng)估。深度學(xué)習(xí)在乳腺癌預(yù)后評(píng)估中主要應(yīng)用于分類和預(yù)測(cè)兩個(gè)方面。分類任務(wù)主要是指將乳腺影像數(shù)據(jù)分為正常組織和惡性組織；預(yù)測(cè)任務(wù)主要是指預(yù)測(cè)乳腺癌的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)等。已有一些研究報(bào)道了基于深度學(xué)習(xí)的乳腺癌預(yù)后評(píng)估模型取得了較好的效果。乳腺癌影像數(shù)據(jù)的獲取方式主要包括超聲、X線攝影、磁共振成像(MRI)等多種模態(tài)。為了提高乳腺癌預(yù)后評(píng)估的準(zhǔn)確性，研究者們開始嘗試將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。多模態(tài)融合方法可以充分利用不同模態(tài)的信息，提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。已有一些研究報(bào)道了基于多模態(tài)融合的乳腺癌預(yù)后評(píng)估模型取得了較好的效果。乳腺影像人工智能在乳腺癌預(yù)后評(píng)估方面的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信乳腺影像人工智能將在乳腺癌的早期診斷、治療和預(yù)后評(píng)估等方面發(fā)揮更大的作用。4.4乳腺癌治療方案選擇隨著乳腺影像人工智能技術(shù)的發(fā)展，其在乳腺癌治療方案選擇中的應(yīng)用逐漸顯現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)乳腺影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，人工智能系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷病變的性質(zhì)、大小和位置，從而為患者制定更合適的治療方案。輔助診斷：通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)乳腺影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，人工智能系統(tǒng)可以輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地判斷病變的性質(zhì)、大小和位置，提高診斷的準(zhǔn)確性。預(yù)測(cè)預(yù)后：基于大量乳腺癌患者的臨床數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)患者的預(yù)后進(jìn)行預(yù)測(cè)，為醫(yī)生制定個(gè)性化的治療方案提供參考。靶向治療：針對(duì)不同類型的乳腺癌，人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)患者的基因特征、病理特征等信息，為患者推薦最合適的靶向治療藥物，提高治療效果。療效評(píng)估：通過(guò)對(duì)患者的治療效果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，人工智能系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生及時(shí)調(diào)整治療方案，提高治療效果。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：通過(guò)對(duì)患者的基因、年齡、家族史等信息進(jìn)行綜合分析，人工智能系統(tǒng)可以為患者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供依據(jù)，幫助醫(yī)生制定更合適的治療方案。盡管乳腺影像人工智能在乳腺癌治療方案選擇中的應(yīng)用取得了一定的成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法精度等問(wèn)題。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，乳腺影像人工智能在乳腺癌治療方案選擇中的應(yīng)用將更加廣泛和深入。5.乳腺影像人工智能的應(yīng)用挑戰(zhàn)與展望隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺影像領(lǐng)域也逐漸引入了人工智能技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，乳腺影像人工智能面臨著一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題，如數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法準(zhǔn)確性、臨床應(yīng)用等。數(shù)據(jù)質(zhì)量是乳腺影像人工智能應(yīng)用的關(guān)鍵問(wèn)題之一，由于乳腺影像數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本較高，且存在噪聲和不一致性等問(wèn)題，因此在訓(xùn)練模型時(shí)需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。乳腺影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注也需要專業(yè)的醫(yī)生進(jìn)行，但目前標(biāo)注人員的缺乏也是一個(gè)挑戰(zhàn)。算法準(zhǔn)確性也是影響乳腺影像人工智能應(yīng)用的重要因素，目前常用的算法包括深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)等，但這些算法在乳腺影像領(lǐng)域的應(yīng)用仍存在一定的局限性。深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，但在小樣本情況下效果不佳；支持向量機(jī)算法則容易受到噪聲和過(guò)擬合的影響。乳腺影像人工智能的應(yīng)用還需要考慮其臨床應(yīng)用問(wèn)題，乳腺影像人工智能主要用于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和篩查工作，但其結(jié)果是否能夠替代醫(yī)生的判斷仍然存在爭(zhēng)議。乳腺影像人工智能的應(yīng)用還需要考慮到患者的隱私保護(hù)等問(wèn)題。5.1數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題在乳腺影像人工智能的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題是一個(gè)關(guān)鍵因素。乳腺影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量直接影響到模型的訓(xùn)練效果，乳腺影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注主要依賴于人工進(jìn)行，但由于乳腺影像的復(fù)雜性和多樣性，人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性仍然存在一定的局限性。隨著醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)量迅速增長(zhǎng)，如何保證標(biāo)注數(shù)據(jù)的及時(shí)更新和維護(hù)成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究人員已經(jīng)嘗試采用一些方法來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)注異常區(qū)域，以及引入專家知識(shí)進(jìn)行輔助標(biāo)注等。這些方法在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一定的局限性，需要進(jìn)一步研究和完善。數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題也是乳腺影像人工智能應(yīng)用中的一個(gè)關(guān)注焦點(diǎn)。在數(shù)據(jù)采集、傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中，如何確?；颊咝畔⒌陌踩碗[私保護(hù)，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用，是亟待解決的技術(shù)和管理挑戰(zhàn)。乳腺影像人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題仍然是一個(gè)重要且復(fù)雜的挑戰(zhàn)。為了提高乳腺影像人工智能的臨床應(yīng)用價(jià)值，需要從多個(gè)方面著手，包括優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注方法、加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和隱私保護(hù)等。5.2算法性能問(wèn)題隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，乳腺影像診斷領(lǐng)域也逐漸引入了人工智能技術(shù)。目前常用的乳腺影像人工智能算法包括深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)(SVM)、決策樹等。這些算法在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一定的性能問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)算法雖然在許多領(lǐng)域取得了顯著的成果，但在乳腺影像診斷中的表現(xiàn)并不理想。這主要是因?yàn)槿橄儆跋駭?shù)據(jù)量較小，難以滿足深度學(xué)習(xí)模型對(duì)大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練需求。乳腺影像數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性也使得深度學(xué)習(xí)模型難以捕捉到其中的規(guī)律。支持向量機(jī)(SVM)算法在乳腺影像診斷中的性能相對(duì)較好，但其預(yù)測(cè)結(jié)果受到訓(xùn)練樣本的影響較大。當(dāng)訓(xùn)練樣本中存在噪聲或異常值時(shí)，SVM算法可能會(huì)產(chǎn)生誤分類。在使用SVM算法進(jìn)行乳腺影像診斷時(shí)，需要對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行嚴(yán)格的篩選和優(yōu)化。決策樹算法雖然簡(jiǎn)單易用，但其預(yù)測(cè)結(jié)果可能受到特征選擇的影響。在乳腺影像診斷中，特征的選擇至關(guān)重要，因?yàn)槟承┨卣骺赡軐?duì)診斷結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。在使用