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基于耳內圖像的耳科疾病智能輔助診斷系統
本項目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動期及化膿性中耳炎靜止期耳內鏡圖像。
一、項目進展
創意計劃階段
二、負責人及成員
| 姓名 | 學院/所學專業 | 入學/畢業時間 |
| 徐倩慧 | 中山大學醫學院 | 2017.09~2022.06 |
| 童釗鵬 | 中山大學孫逸仙紀念醫院 | 2021.09~ |
三、指導教師
| 姓名 | 學院/所學專業 | 職務/職稱 | 研究方向 |
| 蔡躍新 | 中山大學孫逸仙紀念醫院 | 副主任醫師 | 耳鼻喉頭頸外科 |
四、項目簡介
本項目通過收集本院耳鼻喉科6066張正常人、分泌性中耳炎、急性化膿性中耳炎活動期及化膿性中耳炎靜止期耳內鏡圖像。通過模仿醫生診斷的注意力機制，將獲取局部關鍵特征的局部分類器與獲取全局特征的主分類器有機結合，構成深度學習的主框架。通過計算AUC等統計學指標來評估模型的性能，并與兩位副主任醫師、兩位主治醫師進行人機對比來進一步評估模型的性能，同時通過熱圖顯示深度學習模型在耳內鏡圖像不同區域的權重，以判斷深度學習關注的區域是否與臨床醫師一致。該深度學習模型可獲得整體93.4%的準確率，區分正常人與分泌性中耳炎的AUC為0.99，而區分化膿性中耳炎活動期與靜止期的AUC為0.94.模型的準確率要高于兩位主治醫師，達到副主任醫師的水平，同時熱圖顯示深度學習模型定義的關鍵區域恰好是臨床醫生做診斷的區域，如化膿性中耳炎鼓膜穿孔區域，分泌性中耳炎的光錐區域。同時，同時，本項目還將深度學習模型的技術落地，自主研發出研發便攜式可拍攝與自動診斷的耳鏡設備。
| 成果類別 | 成果名稱 | 相關團隊成員 | 相關指導老師 |
| 發明專利 | 一種基于深度學習的耳內鏡圖像神經網絡模型構建方法及智能分類處理方法 | 李雯睿，梁錦瑩，劉楚，童釗鵬 | 蔡躍新 |
| 實用新型專利 | 一種便攜式耳鏡 | 李雯睿，梁錦瑩，劉楚，童釗鵬 | 蔡躍新 |
| 實用新型專利 | 一種耳鏡與其終端裝置 | 李雯睿，梁錦瑩，劉楚，童釗鵬 | 蔡躍新 |
| 軟件著作權 | 耳鏡圖像數據智能處理軟件 | 李雯睿，梁錦瑩，劉楚，童釗鵬 | 蔡躍新 |
1、該項目通過構建基于耳內鏡的中外耳疾病診斷模型，對疾病進行分類分級診斷，輔助制定治療方案。模型的可塑性很強，有條件擴展至全部中外耳疾病，實現廣泛應用；
2、自主研發便攜式、實用的外耳道、鼓膜拍攝工具及APP，適用于基層醫院、社區及家庭，輔助內科、兒科醫師進行相關疾病的早期篩查與監測，具有很強的社會意義與經濟效益；
3、可為不同專業、年資醫生提供外中耳病變及特殊病例的教學指導，為培養耳鼻喉科人才提供便捷的工具；
4、建立以耳內鏡圖像為基礎的聽閾預測模型，更好的指導對疾病的進一步評估和治療，對于疾病的早期篩查和預警具有重要意義。
機器學習和神經網絡在醫療健康大數據分析與應用領域具有巨大的潛力，人工智能在醫療領域的廣泛運用，不僅提高了醫療的精準度，還在一定程度上節約了醫療研發成本。本項目充分結合了人工智能與臨床醫學影像技術，建立以耳內鏡圖像為基礎的聽閾預測模型，輔助疾病的早期篩查，通過構建基于耳內鏡的中外耳疾病診斷模型，對疾病進行分類分級診斷，輔助制定治療方案，同時自主研發了便攜式耳內鏡設備，廣泛適用于基層醫院、社區及家庭，輔助內科、兒科醫師進行相關疾病的早期篩查與監測。這有利于緩解當前中國社會臨床需求和醫生數量的棘手現狀，以科技賦能，讓優質醫療資源普及更多人，在實現“健康中國”戰略中發揮科技核心優勢，隨著全科醫學及基礎醫療的完善具有更加廣闊的市場前景。