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AI让PET扫描时间加速四倍!经Nature子刊权威验证,深透医疗产品临床效果获认可

2021-09-29 11:06 · 稿源:站长之家用户

深度学习技术正广泛地重塑全球医疗健康领域。

近日,知名AI医学影像公司Subtle Medical(深透医疗)的深度学习技术再受认证:本月,其联合斯坦福大学医学院、南加州大学医学院等全球顶尖临床影像研究机构合作完成的论文,发表于《Nature》子刊《NPJ Digital Medicine》 (影响因子11.6)。

该论文通过患者与核医学专家的双盲测试,验证了深透医疗的SubtlePET产品在四倍成像速度与低剂量下,依然能保证与现行标准化PET扫描持平的影像与高质量诊断效果。

“这是全球范围内,首次进行多中心双盲的前瞻性影像上游AI的临床验证。”Subtle Medical创始人及CEO宫恩浩博士介绍道,他先后毕业于清华大学及斯坦福大学,博士毕业后在美国创立Subtle Medical Inc.(深透医疗)及国内唯一授权子公司北京深透科技有限责任公司。

该研究通过大量临床实例,验证了SubtlePET能够带来显著的影像质量与效率提升,具有广泛的普适性。

Nature子刊发表SubtlePET有效性验证论文

正电子发射型计算机断层显像(PET)是用于肿瘤检测、分期和疗效评估的重要手段与影像金标准。一般而言,注射到患者体内的放射性药物的剂量以及患者成像的持续时间与影响质量成正比。然而缩短扫描市场可以极大地提高检查速度,降低剂量则可以减少辐射、降低患者移动造成的影像效果偏差问题等。

正是因此,如何缩短PET扫描时间、减少核素剂量是业内亟待解决的问题。

从硬件发展角度,新设备(例如造价千万美元的探索者PETCT)可以提升灵敏性,从而实现动态扫描和低辐射。而深度学习(DL)等最新技术则是从软件和算法层面改善PET就诊体验的潜力之星。

然而此前学界及临床上尚未有人就此进行严谨的学术探索及对深度学习模型的效果进行评估,也未对多样的临床相关人群的真实疗效进行测量。

而深透近期发布于《Nature》杂志子刊《NPJ Digital Medicine》(影响因子11.6)的论文在该领域作出了巨大突破,用临床结果验证了深度学习(DL)切实具有改善低剂量PET扫描图像质量的能力。出于对该研究的关注,《NPJ Digital Medicine》除发表论文外,还邀请论文作者之一,Subtle Medical顾问科学家、斯坦福教授Akshay Chaudhari博士在Nature官方健康专题论坛上撰写博文介绍研究背景及结果。

据悉,该论文题为“Low-count whole-body PET with deep learning in a multicenter and externally validated study”(关于深度学习在低剂量全身PET扫描中应用效果的多中心和外部验证研究)。

此论文由深透医疗联合斯坦福大学医学院、南加州大学医学院、匹兹堡大学医学院(UPMC)、俄勒冈健康与科学大学(OHSU)等多个全球顶尖临床影像研究机构合作完成,通过真实的临床实验,验证了深度学习在低剂量PET扫描中的增强效果。

该临床实验所使用的研究对象是深透医疗所研发的SubtlePET产品。据了解,该产品在多个临床合作中展现出了低剂量、快速的特点。 2019 年SubtlePET产品获得FDA认证,而今年 6 月,SubtlePET的2. 0 新版本刚刚拿下含金量颇高的欧洲CE认证。

加速四倍+低剂量,SubtlePET有效性通过双盲测试

从论文内容来看,这篇发表于《Nature》子刊的论文通过临床实验与严谨的学术论证,验证了SubtlePET在使用仅达到常规PET扫描中四分之一时间以及更低的剂量,就能保证高质量的影像效果。

从临床实验与研究过程来看,此次研究采取的是患者与核医学专家的双盲测试,涉及多家研究机构与医疗供应商。实验中,由 3 家不同的研究机构派出多名专家,对于 50 名具有癌症指征的患者实施了PET扫描。

具体而言,首先,实验要求来自三个不同学术机构的 3 名经委员会认证的核医学放射学家,对所有的扫描出的影像进行评估。这些医生事先不知道哪些影像是标准的PET扫描影像,哪些是通过深度学习增强过的、能够四倍缩短成像时间并采用低剂量扫描的影像(LCE),即SubtlePET。这些放射科医生对影像中存在的骨、淋巴结、肝、肺、肌肉、脾脏、大脑等器官的高代谢病变进行诊断,并且负责对影像质量(DIQ)和总体诊断置信度(ODC)进行定性评估。

其后,该实验找来了第 4 位经学术委员会认证的放射科医生,独立地对标准PET扫描、以及SubtlePET增强过的快速、低剂量扫描所带来的诊断结果进行评估,对比两次高代谢病变扫描与主动脉血池、臀肌和肝脏参考区域的定量标准摄取值之间的一致性。

结果表明,该研究所获得的研究结论颇具临床价值:

第一,通过三名专家的双盲测试,验证了SubtlePET在四倍成像速度与低剂量下,在影像的诊断效果和置信度方面并不低于标准护理PET扫描。

第二,研究显示,LCE和标准PET扫描之间的肿瘤检测具有等效性。

第三,实验验证了LCE和标准PET扫描之间定量标准摄取值的高准确性。

第四,实验展示了低剂量增强和标准剂量PET扫描对于病变描述的差异,低于读取器内和读取器间差异。

值得一提的是,该研究表明,SutblePET的增强效果对于不同患者群体普遍有效。传统而言,PET扫描对不同的患者身体特征很敏感,尤其是体重指数(BMI)较高的受试者普遍存在低信噪比。下图显示了在三种不同的PET扫描仪上扫描的受试者的示例图像,研究显示,对于体重指数(BMI)超过 30 的肥胖患者,SubtlePET增强后的快速、低剂量PET扫描的诊断图像质量仍然过硬。

BMI超过 30 的对比图

携三款产品领跑AI医学影像领域,权威期刊多次验证

作为AI医学影像领域的领跑者,深透医疗始终秉持从“AI+医学成像”出发,致力于提高医学影像及其流程的质量、效率与安全性。从创立到 2020 年底,Subtle Medical获得超过 2000 万美元的多轮融资,A轮由本草资本领头,达泰资本、联想之星等跟投,早期投资人Fusion Fund、Data Collective、Breyer Capital、BV百度风投等超额认购。

据悉,目前深透医疗有多条产品线,除了上文提到的SubtlePET之外,还有SubtleMR、SubtleGAD等产品。今年以来,深透医疗也不断对外公布其新的技术进展与合作。

今年 3 月 10 日,深透医疗的产品SubtleMR™2. 0 获得美国FDA批准,再次通过501(k)认证,可增强人体各个部位的MRI图像,降低检测时间、提升图像质量。相比仅覆盖头部与脊柱、膝盖影像的SubtleMR1. 0 版本产品,2. 0 版本在影像质量及速度上均有大幅提升,可覆盖接近全部人体部位,包括头部、脊椎、颈部、腹部、骨盆、前列腺区域、胸部及人体的其他骨骼等区域。近期深透医疗还有多篇相关学术论文也发表在顶尖临床期刊如AJNR(AMERICAN JOURNAL OF NEURORADIOLOGY,《美国神经放射学杂志》),FRONTIERS IN NEUROLOGY(《神经病学前沿》), JACR(Journal of the American College of Radiology,《美国放射学院杂志》)等,并荣获权威医学影像媒体Aunt-Minnie年度论文提名。

SubtleGAD™产品则利用AI技术,显著提升磁共振影像中对肿瘤、病灶的显影效果。据悉,SubtleGAD™通过专利性深度学习算法,仅使用10%的钆(Gadolinium)基造影剂剂量,就能达到全剂量MRI检测的同等效果,从而减缓钆元素在人体内的沉积问题,并提升诊断质量。今年 4 月,深透宣布SubtleGAD技术获得美国专利商标局(U.S. Patent and Trademark Office,USPTO)授予的专利。除此之外,针对SubtleGAD与斯坦福大学、天坛医院等国内外临床验证学术论文也发表在磁共振领域最重要的期刊MRM(Magnetic Resonance in Medicine,《医学磁共振》)和European Radiology(《欧洲放射学》)等国际知名期刊。

近期,Subtle Medical(深透医疗)宣布与美国最大的影像中心联盟RadNet、美国最大的医疗采购联盟Capstone以及中国最大的PET/CT和PET/MR高端影像检查集团全景医疗达成商务协议。此前,深透医疗已与欧洲最大的第三方检验机构Affidea以及南美最大的医疗检查机构DASA达成商务协议。此外,国际临床合作伙伴还包括加利福尼亚大学旧金山分校(UCSF)、MD安德森医院(MD Anderson)、霍格医院(Hoag医院)、西奈山医院(Mount Sinai)、多伦多大学附属儿童医院(SickKids)、南美最大的医疗集团DASA、Middlesex医院等等。

在国内,北京深透科技也与多家医院和影像中心开展商务合作,提供高效而安全的临床影像AI解决方案。同时北京深透科技也针对需求使用最新的技术优化了AI产品的测试与部署流程,保证数据脱敏化本地化的高效处理,维护医院数据安全。

全球范围内,深透医疗产品在临床验证与商业化多方向快速发展。

除医学机构与医疗联盟外,深透医疗也与世界顶级的医疗器械供应商合作,包括西门子医疗、飞利浦中国、通用医疗、东软医疗等等。这些临床与产业合作不仅验证了其技术优势,也体现了了AI在临床影像中的应用有着丰富的商业落地形式。

可以说,深透医疗的AI产品已走入世界各地的影像中心,成为新的影像检查标准流程不可或缺的一步。未来,随着产品进一步迭代,将有越来越多的患者受益于AI医学影像技术的进步。

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