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为解决低分辨率全身骨扫描（WBS）图像检测难题，研究人员开展相关研究，提出新框架且效果显著，助力临床决策。
### 乳腺癌骨转移检测新突破：深度学习带来的希望之光
在女性健康的 “敌人” 中，乳腺癌无疑占据着重要位置。近年来，乳腺癌的发病率持续攀升，2020 年全球新增病例高达 226 万，已然成为 “世界第一大癌症”。更棘手的是，乳腺癌具有高异质性和易复发转移的特点，其中骨是最常见的转移部位之一，约 70% 的乳腺癌患者在癌症晚期会发生骨转移。
早期发现骨转移对于降低患者发病率、进行疾病分期、预测预后以及制定治疗方案都至关重要。目前，全身骨扫描（WBS）是常用的检测骨转移的方法，它通过使用放射性核素，能够检测出骨组织中代谢异常的部位，这些异常部位在扫描图像中表现为 “热点”，是诊断骨转移的关键。然而，WBS 图像存在分辨率低、前景小、病灶多且密集等问题，给医生分析图像带来了极大挑战，而且人工分析结果主观性强，不同医生之间的判断差异较大。
为了攻克这些难题，北京科技大学顺德创新学院、北京邮电大学、中国医学科学院北京协和医院等机构的研究人员展开了深入研究。他们提出了一种基于 WBS 图像检测多发性骨转移的统一框架 ——SAAI - BMDetector（Bone Metastases Detector with Self Attention and Auxiliary Information），相关研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员在研究过程中运用了多种关键技术方法。在数据方面，使用了来自北京协和医院的 512 例乳腺癌骨转移患者的私人数据集，以及华西医院的公开数据集 BS - 80K。对数据进行预处理时，将全身图像分割为子图像、调整图像大小、填充边缘并采用混合增强技术。模型构建上，SAAI - BMDetector 框架包含主特征提取模块（MFE module）、位置辅助提取模块（PAE module）、特征融合模块（FF module）和检测头模块（DH module）。同时，采用特定的训练策略，利用公共数据集预训练部分模块，用私人数据集对 PAE 模块训练并固定权重，最后用私人数据集对整个模型进行微调。
下面来看具体的研究结果：
- 与前沿方法对比：研究人员将 SAAI - BMDetector 与其他四种目标检测算法（SSD、YOLOR、Faster_RCNN_R 和 Scaled - YOLOv4）进行对比。在使用私人数据集测试时，SAAI - BMDetector 表现最佳，平均精度均值（AP）达到 55.0 ± 6.4% ，显著高于 SSD 的 9.8 ± 2%；召回率均值为 54.3 ± 4.2% ，而 SSD 仅为 5.2 ± 12.7%。这表明该模型在检测 WBS 图像中的转移病灶方面具有很强的能力。
- 消融研究：在公共数据集和私人数据集上都进行了消融研究。在公共数据集上，添加 DH 模块使 AP 从 60.5 ± 3.9% 提升到 66.9 ± 3.2% ，再添加 ST_Encoder 后，AP 提升到 68.7 ± 3.2%。在私人数据集上，依次添加不同组件，性能指标逐渐提升，例如添加 PAE 模块后，AP 从 33.3 ± 2% 提升到 52.6 ± 6.1% ，添加 T_Decoder 后，AP 达到 55.0 ± 6.4%。这充分验证了各个模块在提升模型性能方面的有效性。
- PAE 模块的有效性：通过在公共数据集上的实验，将 PAE 模块嵌入主模型与其他方法对比，结果显示嵌入 PAE 模块能提高检测骨转移的能力，其 AP 达到 63.1 ± 0.7% ，优于其他对比方法。
- 可视化结果：研究人员对预测结果进行可视化，发现大多数病灶确实较小且集中在胸部和骨盆区域，这与核医学专家的认知相符。同时，也发现了模型存在一些问题，如假阳性、精度低和预测框重叠等，但漏检情况较少。
从研究结论和讨论来看，SAAI - BMDetector 框架在检测乳腺癌患者的多发性骨转移方面展现出卓越的性能，即使是低分辨率的 WBS 图像也能有效识别。该框架可以作为临床决策支持工具，为乳腺癌骨转移的早期诊断提供有力帮助。不过，研究也存在一些局限性，比如仅依靠骨扫描图像，缺乏多模态数据融合；公共数据集不够完善；未对良性和恶性病变进行区分；研究任务较为单一等。未来的研究可以朝着这些方向进一步探索。
总体而言，这项研究为乳腺癌骨转移的检测开辟了新的道路，虽然还有改进的空间，但深度学习技术在医学领域的巨大潜力已初露锋芒，有望为更多患者带来早期诊断和治疗的希望。
