新闻 发表于 2025-12-15 15:12

AI超声 | ADNEX-AI智能超声从手动到全自动:深度学习重塑卵巢肿瘤风险评估

作者:微信文章

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传统ADNEX模型准确(AUC 0.93),但需手动测量特征,费时且变异大。本研究开发ADNEX-AI,深度学习系统自动分割超声图像中病变、囊腔、固体组织、乳头状突起四特征,输出量化值。训练于11中心369患者(816图像,43%恶性),验证于1088患者(8008图像,35%恶性)。ADNEX-AI AUC 0.930(含CA-125),略低于传统0.945,但校准更好(O:E 1.10 vs 1.23),中心间一致性高,临床效用相似。AI减少手动工作,保留可解释性,便于非专家使用。



卵巢癌是一种常见的女性癌症,在全球女性癌症中排名第八,是妇科癌症中最致命的一种。很多女性在发现时已经是晚期,导致五年生存率只有30%到50%。这是因为早期症状不明显,常常被忽视。医生通常用超声波检查来评估卵巢肿块(也叫附件肿块),判断是良性还是恶性,从而决定治疗方案——良性的可以保守观察或微创手术,恶性的需要转到专科肿瘤中心多学科治疗。超声检查便宜、安全、容易获取,但准确性取决于医生的经验。

传统上,医生用一个叫ADNEX的风险模型来帮忙评估。这个模型由国际卵巢肿瘤分析(IOTA)组开发,已经在很多研究中验证过,准确率高(AUC约0.93)。它考虑了9个因素,包括患者年龄、CA-125血清水平(可选)、肿瘤最大直径、固体组织比例、囊腔数量、乳头状突起数、声影和腹水等。但问题在于,这些特征需要医生手动测量和识别,费时费力,而且不同医生之间可能有差异,尤其在经验不足的诊所。



为了解决这个问题,研究团队开发了ADNEX-AI,一个结合深度学习的AI系统。它能自动从超声图像中分割出四个关键特征:整个肿瘤、囊腔、固体组织和乳头状突起,然后计算出量化值(如直径、比例等),再输入到原ADNEX模型中计算风险。这样就省去了手动测量,还保持了模型的可解释性——医生能清楚看到每个特征怎么影响风险评估。研究用多任务卷积神经网络(基于nnU-Net框架)训练,添加了辅助头来直接预测固体比例和乳头数。



这项研究是前瞻性多中心队列,涉及11个中心(6个国家)的1457名患者(总计8824张图像)。他们用GE超声机采集原始RAW图像,避免了回顾性研究的图像退化问题。开发集有369患者(816张标注图像),验证集有1088患者(8008张图像)。患者主要是拟手术的附件肿块患者,平均年龄52-53岁,约35%-43%为恶性。CA-125缺失率约40%,用多重插补处理。参考标准是手术后组织病理,没有中央复核,因为先前研究显示本地和中央一致。

结果显示,ADNEX-AI的分割准确性高:肿瘤DSC中位93.6%,囊腔88.3%,固体75.8%,乳头100%(因为很多图像无乳头)。AI生成的预测变量变异小,比医生手动测量更一致。在验证集上,含CA-125时ADNEX-AI的AUC是0.930(95%CI 0.913-0.943),传统ADNEX是0.945(P=0.004);无CA-125时分别是0.914 vs 0.937(P<0.001)。虽然AI略低,但风险校准更好(O:E比1.10 vs 1.23),临床效用(决策曲线)几乎相同。在10%阈值(推荐转诊点),AI敏感性94.9%、特异性65.3%,传统是91.9%和80.3%。AI在不同中心间一致性更高,减少了观察者变异。



ADNEX-AI的优势在于自动化,适合经验不足的医生使用,还降低了中心间差异。SHAP分析显示固体比例影响最大,其次是声影和CA-125。但局限包括:只用GE机图像,其他厂商待验证;部分中心招募中断;CA-125缺失;只包括手术患者,忽略保守管理;训练图像有限,可能压缩了变量范围导致AUC略低。

总之,ADNEX-AI是AI在妇科肿瘤诊断的进步,能推广高质量风险评估到更多诊所,帮助早诊早治。未来需验证其他设备、加入3D或视频、包括保守患者,并评估临床工作流影响。

参考文献

Geysels, A., Garofalo, G., Timmerman, S., Ceusters, J., Buonomo, F., Fischerová, D., Testa, A.C., Moro, F., Sladkevicius, P., Jokubkiene, L. and Van Holsbeke, C., 2025. ADNEX-AI: automated extraction of ultrasound predictors for interpretable ovarian cancer risk stratification. npj Precision Oncology.

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