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为解决癌症诊断难题，研究人员开发 OVision 框架，能精准检测卵巢癌亚型，有望改善全球癌症诊断现状。
癌症，一直是全球健康领域的 “头号公敌”，每年都无情地夺走无数生命。据统计，仅 2020 年，就有约 1000 万人因癌症离世。在癌症诊断方面，现有的方法存在诸多问题。先进的诊断和预后技术价格高昂，很多地区根本负担不起，这就像一道无法跨越的鸿沟，把患者和精准诊断隔开。而且，病理学家的稀缺也让情况雪上加霜，病理诊断的准确性难以保证，患者常常因为诊断延迟或错误，错失最佳治疗时机，生命健康受到严重威胁。
为了打破这一困局，来自美国的研究人员展开了一项极具意义的研究。他们致力于开发一个名为 OVision 的低成本、基于深度学习的框架，旨在辅助癌症的组织病理学诊断（组织病理学是通过对病变组织进行显微镜观察，来诊断疾病的一门学科）。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为全球癌症诊断带来了新的曙光。
研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先，他们获取了 80 例苏木精 - 伊红（H&E）染色的卵巢癌组织标本，这些标本来自 Simon Fraser University 的一项研究，涵盖了多种卵巢癌亚型。接着，对图像数据进行处理，通过切片提取、图块生成和筛选等操作，构建了用于模型训练和评估的数据集。在模型选择上，对比了 VGG-16 和 EfficientNetV2B0 两种深度学习卷积神经网络架构，最终选择性能更优的 VGG-16 模型，并对其进行优化。最后，将训练好的模型进行云部署和边缘部署（在树莓派设备上部署），以实现不同场景下的应用。
研究结果令人振奋。
- 模型性能卓越：通过 5 次独立运行对模型进行验证，结果显示，该模型在检测卵巢癌亚型方面表现出色，总体准确率高达 95%。在不同亚型的检测中，精确率、召回率和 F1 分数都处于 0.90 - 1.00 的高水平，加权平均和宏观平均的各项指标也都达到 0.95，这表明模型性能稳定且平衡。从混淆矩阵来看，对角线上的值很高，说明模型能准确识别各个亚型，误分类率极低。此外，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）超过 99%，进一步证明了模型区分不同亚型的能力极强。
- 双平台部署优势显著：研究人员将模型部署在云平台和树莓派设备上。云平台通过 DigitalOcean 的服务器，为全球医疗专业人员提供服务，用户上传组织病理学图像后，能快速获得详细的亚型预测结果和置信度分数。而基于树莓派的便携式设备则解决了偏远地区网络和电力基础设施不足的问题。它无需互联网连接和外部电源，仅靠内置的可充电锂电池就能运行。在验证实验中，树莓派设备能在 10 秒内完成所有病例的亚型预测，多数情况仅需 2 - 7 秒，且准确率同样高达 95% 。
在研究结论和讨论部分，OVision 框架展现出巨大的潜力。它不仅在卵巢癌亚型检测上达到了与现有深度学习方法相当的准确率，还能在短时间内给出诊断结果。而且，该框架的设计具有通用性，其架构和方法有望应用于多种癌症的诊断，如肺癌、前列腺癌等。通过对组织样本中不同肿瘤组织学类型进行分类，OVision 框架能够提供详细的信息，帮助医生更好地了解肿瘤的异质性（肿瘤内部细胞在形态、功能等方面存在差异的特性），从而制定更精准的个性化治疗方案。例如，对于某些特定亚型的卵巢癌，医生可以根据诊断结果及时采取针对性的预防措施。
不过，研究也存在一些有待解决的问题。虽然 OVision 框架表现出色，但还需要在更多不同的患者群体和医疗环境中进行实际临床性能评估。此外，进一步扩展深度学习模型，纳入更多的预测生物标志物（能反映疾病发生、发展等过程的生物分子），可以提升其诊断价值。同时，将该框架应用于其他癌症类型时，还需要进行严格的测试、验证和必要的调整。
总的来说，OVision 框架为癌症诊断带来了新的思路和方法，它利用人工智能和低成本计算技术，实现了精准、快速的癌症诊断，有望优化全球癌症治疗路径，改善患者的治疗效果。随着人工智能技术的不断发展和实际应用的推广，OVision 框架可能会成为未来癌症诊断领域的重要工具，推动癌症治疗向更加精准、个性化的方向发展，为全球癌症患者带来更多的生存希望。
