基于知識(shí)圖譜的腹部前后立位片的智能質(zhì)量控制

[Abstract]Objective：Todesignanintellgentimagequalitycontrolalgorithmmodelforadominalanteroposterioradiographbased onknowledgegraphforclinicalpractice.Methods：UtilizingtheAnhuiProvincialImagingCloudPlatform，4499de-identified abdominalradiographimageswereincluded.Allimagesweredividedintoatrainingset（3136images），avalidationset （457iages）， andatestset（906images）inaratioof7：1：2.Aknowledgegraph forsingle-personandmulti-personqualitycontrollabeling wasconstructed，anartifcialintellgence（AI）qualitycontrolmodelwastrained.Takingtheresultsofthreequalitycontrol expertsasthereferencestandardforqualitycontrol，theimagetechnicalqualityaccuracyandimageclarityacuracyamong thesingle-person，multi-personandAIqualitycontrolmethodswerecompared.Thecorelationsbetweensingle-personquality controlmulti-personqualitycontrolandreferencestandardswereevaluatedResults：Inthetestset，comparedwiththe referencestandard，theaverageacuracyofAIqualitycontrolwashigherthanthatofsingle-personqualitycontrol（A，B）（ Plt; 0.01）.IntermsofimageclaritythecorelationofIqualitycontrolwasthehighest（O.754），followedbymulti-personquality control（0.671），single-personqualitycontrolA（0.625）andB（O.617）insequence.Conclusions：Inthequalityassessment ofimageprojectiontechniqueandimageclarity，theefectofAIqualitycontrolissignificantlybetterthanthatof single-personqualitycontrol，andevenforsomelabels，itisslightlybeterthanthatofmuli-personqualityontrol，owing potential for clinical application.

[Keywords] Abdominal Radiograph;Image quality control;Knowledge graph;Artificial intellgence

腹部前后立位片（腹部平片）作為一種低成本、易獲取且非侵入性的常規(guī)檢查手段1，對(duì)腹部疾病的診斷至關(guān)重要。在醫(yī)療服務(wù)過(guò)程中，質(zhì)量控制（質(zhì)控）是確保醫(yī)療安全和提高診斷準(zhǔn)確性的核心要素[2]。目前，腹部平片的影像質(zhì)控主要依賴人工判定，實(shí)現(xiàn)智能質(zhì)控仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用中表現(xiàn)出色，但缺乏先驗(yàn)知識(shí)、限制了其性能提升。知識(shí)圖譜可通過(guò)圖形化的方式呈現(xiàn)豐富的語(yǔ)義信息[3]，提供先驗(yàn)知識(shí)。知識(shí)圖譜已在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域圖像標(biāo)注[4]、放射學(xué)報(bào)告生成[5]等方面發(fā)揮了顯著作用，提供了強(qiáng)大的先驗(yàn)知識(shí)框架，幫助深度學(xué)習(xí)模型更好地適應(yīng)影像數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和變異性。本研究將知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相融合，建立影像智能質(zhì)控算法模型，探討腹部平片人工智能（AI）質(zhì)控的可行性。

1資料與方法

1.1一般資料

使用數(shù)據(jù)均為2019年6月至2021年12月在安徽省影像云平臺(tái)獲得的5498張腹部平片。納入標(biāo)準(zhǔn)： ① 拍攝體位為前后立位； ② 年齡 ?3 歲； ③ 經(jīng)脫敏處理，符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范：GB/T35273—2020》6的要求。最終4499張腹部平片納入研究。本研究使用匿名化的信息數(shù)據(jù)開(kāi)展研究，經(jīng)安徽中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，免除倫理審查。

1.2 知識(shí)圖譜構(gòu)建

參考《放射科管理規(guī)范與質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)（2017版）》7，通過(guò)與安徽中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院、安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院及中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)第一附屬醫(yī)院10位具有3年以上放射科經(jīng)驗(yàn)的技師討論并制訂腹部平片質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)（表1）。

表1腹部平片質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)

參考Zhao等[8]提出的“質(zhì)控類(lèi)別-質(zhì)控特征-細(xì)節(jié)特征\"3層結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)建高效的影像質(zhì)控知識(shí)圖譜（表2）。該圖譜涵蓋了圖像投照技術(shù)質(zhì)量和圖像清晰度2個(gè)類(lèi)別，精細(xì)整合了腹部平片幾乎全部的非規(guī)范擺位質(zhì)量特征。

1.3腹部平片質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注

將腹部平片依照知識(shí)圖譜進(jìn)行標(biāo)注，參與標(biāo)注的醫(yī)師均具有3年以上臨床經(jīng)驗(yàn)，并接受?chē)?yán)格的專業(yè)培訓(xùn)。具體流程：由醫(yī)師A、B分別對(duì)圖像進(jìn)行質(zhì)控評(píng)估，得到標(biāo)注結(jié)果A和B，此過(guò)程為單人質(zhì)控，結(jié)果一致則直接完成標(biāo)注；若出現(xiàn)分歧，則邀請(qǐng)具有10年以上臨床經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師C做決定性標(biāo)注，得到標(biāo)注結(jié)果C，此過(guò)程為多人質(zhì)控。同一放射科醫(yī)師對(duì)同一圖像只能標(biāo)注1次。多人質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)將用于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。若不存在質(zhì)控知識(shí)圖譜上的情況，相關(guān)圖像則被判定為正常圖像。

1.4AI模型的訓(xùn)練及建立

在模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)分別采用TResNet和ResNet-50神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)知識(shí)圖譜的圖像技術(shù)質(zhì)量節(jié)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)集的分類(lèi)任務(wù)，選用TResNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理；對(duì)知識(shí)圖譜的圖像清晰度節(jié)點(diǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)集回歸為不同的等級(jí)，選用ResNet-50神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)均來(lái)源于在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練過(guò)的模型參數(shù)。將4499張腹部平片按7：1：2比例分為訓(xùn)練集3136張、驗(yàn)證集457張和測(cè)試集906張。

1.5 質(zhì)控審核

邀請(qǐng)3位具有10年以上放射科經(jīng)驗(yàn)的質(zhì)控專家對(duì)測(cè)試集AI質(zhì)控結(jié)果進(jìn)行審核。AI質(zhì)控結(jié)果與人工質(zhì)控結(jié)果不一致時(shí)，由專家討論并做出最終審核，將其審核結(jié)果作為參考標(biāo)準(zhǔn)。

1.6 評(píng)估指標(biāo)

采用精確率評(píng)估單人質(zhì)控、多人質(zhì)控及AI質(zhì)控對(duì)圖像技術(shù)質(zhì)量和圖像清晰度的預(yù)測(cè)能力。為確保精確率的準(zhǔn)確性，設(shè)定閾值為 0.99 。精確率的計(jì)算公真陽(yáng)性式：精確率 Σ=Σ 其中，真陽(yáng)性代表真陽(yáng)性 + 假陽(yáng)性單人質(zhì)控、多人質(zhì)控和模型預(yù)測(cè)中的真陽(yáng)性病例數(shù)，假陽(yáng)性則代表假陽(yáng)性病例數(shù)。

1.7 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS23.0軟件進(jìn)行圖像技術(shù)質(zhì)量AI質(zhì)控、單人質(zhì)控（A、B）及多人質(zhì)控之間的重復(fù)測(cè)量方差分析。使用Spearman相關(guān)分析評(píng)估單人質(zhì)控（A、B）、多人質(zhì)控與參考標(biāo)準(zhǔn)之間的相關(guān)性。

表2腹部平片質(zhì)控知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)實(shí)體設(shè)計(jì)

2結(jié)果

2.1單人質(zhì)控分析

測(cè)試集共906例，男586例，女320例。在圖像技術(shù)質(zhì)量評(píng)估中，單人質(zhì)控A和B的結(jié)果完全一致209例（ 23.07% ，不一致697例（ 76.93% ；在圖像清晰度評(píng)估中，單人質(zhì)控A和單人質(zhì)控B結(jié)果完全一致337例 （37.20% ），不一致569例 （62.80% ）。

2.2圖像技術(shù)質(zhì)控結(jié)果（表3）

測(cè)試集中，AI質(zhì)控、多人質(zhì)控和單人質(zhì)控（A、B）結(jié)果在圖像技術(shù)質(zhì)量上的平均精確率分別為87.04%.83.47%.75.46% 和 75.53% 。AI質(zhì)控精確率均高于單人質(zhì)控（A、B（均 Plt;0.01 ）；與多人質(zhì)控比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（ P=0.173 ）。

2.3圖像清晰度質(zhì)控結(jié)果（表4）

AI質(zhì)控、多人質(zhì)控和單人質(zhì)控（A、B）在圖像清晰度上的平均精確率分別為 70.23%.70.15%.63.88%

和 63.86% 。其中AI質(zhì)控結(jié)果與參考標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)系數(shù)最大（0.754），其余依次為多人質(zhì)控（0.671）和單人質(zhì)控A（0.625）、B（0.617）。

3結(jié)論

隨著醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，特別是在質(zhì)控方面，傳統(tǒng)的人工質(zhì)控不僅耗時(shí)且易受個(gè)人主觀判斷的影響。與此同時(shí)，AI在放射學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用已顯示出其高智能化、準(zhǔn)確性及客觀性等顯著優(yōu)勢(shì)[9-10]。通過(guò)采用智能工具來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化影像質(zhì)量報(bào)告，可有效減少評(píng)估者之間的差異，提高質(zhì)控效率，從而應(yīng)對(duì)海量影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量審查需求[11]。本研究提出了一種創(chuàng)新腹部平片的AI質(zhì)控方法，基于收集整理的腹部平片數(shù)據(jù)，構(gòu)建質(zhì)控知識(shí)圖譜，引導(dǎo)標(biāo)注質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集；選取了2種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TResNet12和ResNet- ?50^[13] 進(jìn)行模型訓(xùn)練，并通過(guò)為各類(lèi)別標(biāo)簽分配不同權(quán)重的策略14應(yīng)對(duì)類(lèi)別不平衡。該AI質(zhì)控方法不僅顯著提升了質(zhì)控效率，且增強(qiáng)了準(zhǔn)確性與一致性，可有效減輕放射科醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)，優(yōu)化其專業(yè)診斷能力。

表3人工質(zhì)控與AI質(zhì)控的圖像技術(shù)質(zhì)量精確率

%

表4人工質(zhì)控、AI質(zhì)控的圖像清晰度精確率

本研究中，在置信度閾值為0.99時(shí)，與參考標(biāo)準(zhǔn)比較，圖像技術(shù)質(zhì)量AI質(zhì)控的平均精確率達(dá) 87.04% 顯著高于單人質(zhì)控（A、B）（ 75.46% 和 75.53% ），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。此外，圖像清晰度AI質(zhì)控的平均精確率為 70.23% ，高于多人質(zhì)控（ 70.15% ）及單人質(zhì)控（A、B）（ 63.88% 和 63.86% ）。圖像清晰度AI質(zhì)控與參考標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)系數(shù)為0.754，高于多人質(zhì)控（0.671）和單人質(zhì)控（A、B）（0.625和0.617）。上述結(jié)果證明了AI質(zhì)控在腹部平片質(zhì)量異常檢測(cè)中的明顯優(yōu)勢(shì)，其效率、準(zhǔn)確率及敏銳的識(shí)別力充分展示了在醫(yī)學(xué)影像圖像質(zhì)控領(lǐng)域的巨大潛力。

本研究的局限性： ① 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)注最多由3位放射科醫(yī)師完成，存在主觀判斷的差異。為降低這種差異確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，未來(lái)可考慮增加更多醫(yī)師參與標(biāo)注。 ② 前期研究發(fā)現(xiàn)，TResNet在眾多圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色，在ImageNet等數(shù)據(jù)集上取得顯著的成績(jī)[15-16]。同時(shí)， ResNet-50 也被廣泛應(yīng)用于各類(lèi)圖像處理任務(wù)中，如目標(biāo)檢測(cè)[17和語(yǔ)義分割[18]等。在訓(xùn)練階段，本研究采用了TResNet和ResNet-50神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但未與其他模型進(jìn)行對(duì)比。為提升模型選擇的科學(xué)性和適用性，后續(xù)研究應(yīng)考慮與其他模型進(jìn)行比較評(píng)估。 ③ 采用的模型主要針對(duì)腹部平片質(zhì)控設(shè)計(jì)，使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也僅限于腹部平片。未來(lái)將擴(kuò)大模型應(yīng)用范圍，使其能涵蓋更廣泛的放射影像質(zhì)控任務(wù)。

總之，AI質(zhì)控效果不僅超越了單人質(zhì)控效果，且在多個(gè)節(jié)點(diǎn)優(yōu)于多人質(zhì)控效果。基于知識(shí)圖譜的智能質(zhì)控方法能準(zhǔn)確識(shí)別并判斷大部分類(lèi)型的圖像質(zhì)量特性，提升影像質(zhì)控的效率和質(zhì)量。

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