基于深度神经网络对肺间质纤维化的预测目的及研究背景肺间质纤维化又称间质性肺疾病,一直以来都是临床上治疗的难题,它包括200多种肺部疾病,有已知原因的,特发性的,肉芽肿性的,以及其他罕见的,是一组由多种原因引起的一种慢性致死性的呼吸系统疾病,临床上以特发性间质性肺疾病多见,尤其的老年患者,且近些年来死亡率逐年上升,一般生存期仅为3-5年。肺间质纤维化的发病原因仍不明确,目前公认的发病机制主要有慢性炎症反应学说和细胞因子学说。考虑由于在肺组织受损后,肺部特征性表现为肺实质及肺泡壁被各种炎细胞浸润,弥漫性受损,进而肺泡结构紊乱,随后成纤维细胞增生进行瘢痕修复,导致肺间质增厚,出现肺功能进行性损伤组合表现。间质性肺疾病患者早期的临床表现不明显,主要表现有活动后气促、干咳、反复下呼吸道感染等,无明显特异性,中后期出现进行性呼吸困难,难以逆转的呼吸衰竭而最终死亡。患者肺功能表现较为滞后,通常为限制性通气功能障碍（特别是用力肺活量、总肺容量和功能残余容量下降）和一氧化碳弥散功能下降。间质性肺疾病在诊断上主要依靠肺部影像学（X线和计算机断层扫描）及肺活检,所以影像学在IFP的诊断中起到至关重要的作用。胸部X线通常作为间质性肺疾病影像诊断的初始手段,但在一些不发达地区,危重患者床边检查时,胸部X线又作为影像评估不可或缺的部分。高分辨CT（HRCT）作为一种更敏感的成像技术,被认为是间质性肺疾病核心诊断工具。由于确诊患者生命的长短很大程度上依赖于诊断和治疗介入的时间节点。肺间质纤维化患者一经确诊,需终身维持治疗。临床上对于肺间质纤维化患者尚没有有效的治疗手段和药品,现存的药品主要的目的是延长患者的生命,延缓疾病进展,但不会显着降低患者死亡率。早期的诊断和治疗,可以为患者争取到更多的生存机会,改善患者生存质量。但目前临床上尚无评价肺间质纤维化的影像学量化指标,对于早期诊断和治疗的确切时间点和疾病进展及预后的评估依旧存在欠缺,所以亟待一种影像学量化评估手段,协助临床医生及影像科医生进行疾病的诊断和随访。人工智能作为新的角色正在改变医学成像领域,神经网络以人脑为模型,由多层“神经元”组成,这些“神经元”连续处理输入数据,直到到达输出层。深度学习也叫卷积神经网络神经网是最近开发的人工神经网络的变体,它以分层方式输出数据,中间连续层逐步进化,从简单的如线性的低级特征到抽象的如特定对象的高级特征的方式处理输入数据。通过模仿人体内的突触的神经结构进行信息传播的机制而建立的一种数学模型,它可以从大量的输入数据中学习到未知的近似函数。20世纪90年代以来,相比于传统的数学建模的方式,神经网络发展迅速,在医学领域中的应用亦表现出绝对优势,在肺部相关疾病识别的准确度和速度方面,和专业医生不相上下。即使是相关专业的医生,对某种疾病的判断可能有偏差。对于同一病例,不同的医生有不同的诊断意见和结果。计算机的客观判断对纠正这些主观错误有着巨大的影响。在肺间质纤维化图像分析中发挥了重要作用,它用于分类各种间质性肺疾病模式细分和量化,协助临床医生早期诊断和发现疾病。肺间质纤维化患者早期影像学无特异性表现,由于患者早期肺部影像学无明显特异性,诊断该疾病的准确性需依靠相关的高精度放射学影像学设备,同时也受限于放射科医生和临床医生的经验和知识限制。如果可以早期利用计算机对纤维化影像学相关的检查结果进行辅助,及时的对这类疾病起到一个诊断和进展评价的作用,对医生和病人都有着重大的价值。通过计算机辅助建模方法,可以将肺部影像学表现的异质性和主观评估差异转化为分类问题,解决肺部成像表型重叠和难以评估的困境,利用肺部X线和高分辨CT每个像素密度和形态特点,提取和分析获得局部肺纹理的特征,如正常、磨玻璃影、不规则线影、蜂窝状、低密度透光区等分布规律,建立感兴趣区域集合,并进行有效的量化评估。进一步建立影像学的捕捉和定量分析模型,进行肺部病变可视化,可以更加客观、量化、重复的评估肺实质影像学与肺部弥漫性病变的相关变化。基于人工智能的机器学习分析,对肺部影像学图像进行分类和分割,将复杂的影像学图像进行量化,客观且直观的评价肺纤维化的程度,同时对肺部疾病进展进行预测,协助影像学医师和呼吸科医师对疾病进行治疗和随访。方法医学图像的分析技术方法有医学图像的分割和医学图像的分类。通过计算机辅助建模的方法,将先前所观察到的数据进行分类和分割,我们使用医学常见的影像数据,分别是X线和CT,设计并尝试不同的网络框架来完成相关模型,建立肺间质纤维化的预测模型。本文设计的模型主要分为两部分:首先是利用神经网络完成肺部组织形态的分割。其次,设计图像分类神经网络,完成从肺部影像学正常图像到疾病预测的过程。在这两部分的设计中,本文在以往研究方法的基础上进行了改进。通过设计性能更高的神经网络,在关键指标上实现更优化的结果,可以应用于肺纤维化预测的真实场景。在肺间质纤维化的X线模型评估方面,我们应用分治策略的模型,提出了上游Attention-U-Net分割和下游Inception-Res Net的评估模型,在肺纤维化CT的预测模型中,我们依照上游分割+下游分类任务的框架,设计并尝试了不同的方案,分别探索了基于CT切片的阈值分割和基于自然图片的Attention-U-Net分割来保留相关图片中的肺部组织形态,下游任务中,应用C3D网络方案通过在三维影像上进行卷积,完成模型评估。结果本文模型设计在既往纤维化模型基础上改进了相关的深度神经网络,基于X线和CT这两种常见的医学影像资料分别设计了不同的解决模型对肺纤维化这种疾病进行了预测,并给出了相关的改进和优化措施。在肺间质纤维化X线预测模型上,我们提出了上游Attention-U-Net分割和下游Inception-Res Net的方案,在实际应用中取得了较为不错的效果,可以清晰的呈现胸部病变情况,预测指标达到0.9,相关的诊断水平和专业影像科医生水平接近。在肺间质纤维化CT的预测模型上,我们依照上游分割+下游分类任务的框架,设计并尝试了不同的方案。在上游,我们根据实际图片类型输入的不同,分别探索了基于CT切片的阈值分割和基于自然图片的Attention-U-Net分割来保留相关图片中的肺部组织形态。而在下游任务中,受实验数据和设备的限制,我们提出的C3D解决方案通过在三维影像上进行卷积,能够达到一个较为稳定的预测结果,对肺纤维化的预测起到一定的作用。结论综上,人工智能和机器学习在间质性肺疾病诊断和分类中发挥重要角色,我们的肺间质纤维化的预测模型,结合公开数据集和临床数据,在X线模型预测方面,我们应用分治策略的模型,提出了上游Attention-U-Net分割和下游Inception-Res Net的评估模型,其准确率可与临床专家一致,并且数据处理速度快于临床专家,在医学不发达或缺少专家的地区可以明显提高疾病的诊断率。但由于所获取的计算力和数据量有限,在肺纤维化CT的预测模型中,我们依照上游分割+下游分类任务的框架,其复杂度和最后的效果仍有着优化的空间。我们的模型对患者肺部影像学图像进行分类和分割,进而量化影像学了图像,具有一定的泛化性及应用价值,客观的评价肺纤维化的程度达到了最优的效果。今后可以通过更多的影像学资料的收集,与专业放射科医生合作,扩大数据集,完成更全面更大规模的学习,为今后更全面更准确的肺纤维化预测模型的实现。在我们的共同努力下,能更早的诊断患者的疾病,改善患者预后,提高患者生活质量。