基于信息發(fā)掘的觸診成像乳腺癌自動(dòng)診療模型和方式

張旭東, 孫圣力, 王洪超

北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院，北京 100089

北京先通康橋藥物科技有限企業(yè)，北京 101300

摘要：為了輔助醫(yī)護(hù)職員借用觸診成像技巧判斷乳腺癌，提出了觸診成像乳腺癌自動(dòng)診療模型和方式。采取乳腺癌初期篩查及危害評(píng)價(jià)的臨床信息，以觸診成像診療結(jié)果為對(duì)照信息，通過(guò)抉擇樹(shù)等機(jī)械學(xué)習(xí)算法并且投票法，對(duì)乳腺腫瘤的良惡本質(zhì)進(jìn)行判斷。應(yīng)用SMOTE算法對(duì)信息進(jìn)行解決，創(chuàng)建了診療模型和方式，智能完結(jié)對(duì)乳腺腫瘤本質(zhì)的診療。試驗(yàn)結(jié)果標(biāo)明，乳腺癌準(zhǔn)確篩查的確切性到達(dá)98%，提出的方式擁有較好的運(yùn)用價(jià)值。

要害詞： 自動(dòng)診療 ; 臨床信息 ; 機(jī)械學(xué)習(xí) ; SMOTE算法

論文引用體例：

張旭東, 孫圣力, 王洪超. 基于信息發(fā)掘的觸診成像乳腺癌自動(dòng)診療模型和方式. 大信息[J], 2019, 5(1): 68-76

ZHANG X D, SUN S L, WANG H C. Intelligent diagnosis model and method of palpation imaging breast cancer based on data mining. Big data research[J], 2019, 5(1): 68-76

1 引言

近年來(lái)，乳腺癌已變成威逼女性健康的惡性重病，發(fā)病年紀(jì)集中于45~55歲，發(fā)病率則緊隨年紀(jì)的增長(zhǎng)呈升高態(tài)勢(shì)。提升眾多婦女的乳腺健康思想，強(qiáng)化和標(biāo)準(zhǔn)乳腺癌篩查工作，以便早診早治，針對(duì)減低乳腺癌滅亡率至關(guān)首要。在乳腺癌篩查中應(yīng)以較少的人力、物力獲得較大的社會(huì)效率，即選取靈敏、經(jīng)濟(jì)的探測(cè)措施，制訂最好的篩查計(jì)劃。

鑒于觸診成像在大范圍人群篩查中表現(xiàn)出的迅速高效的獨(dú)到優(yōu)勢(shì)，本文結(jié)合機(jī)械學(xué)習(xí)有關(guān)技巧，采取乳腺觸診診療儀采集的臨床信息，進(jìn)行診療模型訓(xùn)練，以乳腺癌臨床病理診療結(jié)果為判讀規(guī)范，創(chuàng)建了一套基于觸診成像的乳腺癌自動(dòng)診療方式，以實(shí)行乳腺癌的自動(dòng)化判斷，從而提升大范圍人群乳腺癌篩查的效益。

在醫(yī)療行業(yè)，大信息的獲得及運(yùn)用至關(guān)首要。大一些信息是通過(guò)文獻(xiàn)、臨床信息、構(gòu)造化信息、非構(gòu)造化信息登科三方信息庫(kù)等渠道獲得的。醫(yī)療信息存在下列特征和問(wèn)題。首先，醫(yī)療信息擁有明顯的特殊性及高難性，要在短時(shí)間內(nèi)沉淀少量有價(jià)值的信息，難度和本錢(qián)較高；其次，醫(yī)療信息通常面對(duì)不平衡信息集的問(wèn)題，樣件品種不平衡會(huì)造成全部信息集難以有效地應(yīng)用，信息不能闡揚(yáng)其最大效能。因而，從不同渠道獲得信息后，應(yīng)進(jìn)行信息沖洗，保證信息品質(zhì)，并在信息轉(zhuǎn)換、從新建構(gòu)后，將信息存入信息庫(kù)以供應(yīng)用。醫(yī)療自動(dòng)診療旨在輔助醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)師個(gè)體借用數(shù)據(jù)技巧對(duì)醫(yī)學(xué)信息進(jìn)行采集、治理及解析。本文通過(guò)沉淀有關(guān)醫(yī)學(xué)常識(shí)，借用信息沖洗、信息加強(qiáng)等方法提高信息的價(jià)值，并應(yīng)用有關(guān)機(jī)械學(xué)習(xí)算法進(jìn)行乳腺癌預(yù)判，創(chuàng)建了一套觸診成像乳腺癌自動(dòng)診療方式。

2 乳腺癌自動(dòng)診療建模過(guò)程

筆者參加的乳腺觸診成像健康體檢人群乳腺癌初期篩查研發(fā)項(xiàng)目沉淀了多家醫(yī)院的臨床信息。本文基于這類信息，以觸診成像診療結(jié)果為對(duì)照信息，進(jìn)行有關(guān)的預(yù)判研發(fā)。一切觸診成像被診療為乳腺癌的陰性標(biāo)本均經(jīng)過(guò)病理診療驗(yàn)證，在乳腺癌樣件信息中隨機(jī)選取3個(gè)信息集（分別表達(dá)為信息集1、信息集2、信息集3），信息量分別為13 428條、1 554條、902條，合計(jì)15 884條信息樣件。

綜合參考各方面原因和臨床信息的特征，應(yīng)用機(jī)械學(xué)習(xí)中常用的抉擇樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、追隨向量機(jī)（support vector machine,SVM）、邏輯回歸及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)5種算法，再結(jié)合多種投票法，進(jìn)行乳腺腫瘤的形式預(yù)判和判斷。

信息在經(jīng)過(guò)預(yù)解決等有關(guān)操控后，應(yīng)用合成個(gè)別類過(guò)采樣技巧（synthetic minority over-sampling technique, SMOTE），將陰性樣件進(jìn)行合理范疇的增量，以處理不平衡信息集問(wèn)題。對(duì)模型進(jìn)行測(cè)驗(yàn)及改善，選取最好分類模型和方式，并綜合借用確切率、召回率等指標(biāo)，評(píng)價(jià)分類模型的好壞，獲得高端量的乳腺診療模型，提高整體輔助診療程度。

全部建模過(guò)程如圖1所示。

圖1 乳腺癌自動(dòng)診療建模過(guò)程

3 信息沖洗與籌備

根據(jù)信息沖洗（data cleaning）的準(zhǔn)則，按圖2所示流程進(jìn)行信息沖洗。

圖2 信息沖洗過(guò)程

遠(yuǎn)古臨床信息有位子、象限、壓力值、肋骨煩擾、3D峰值、2D色彩、3D峰頂外形、3D外形、3D基底、3D動(dòng)態(tài)、2D外形、2D動(dòng)態(tài)色彩散布、血流灌注指數(shù)（PI）診療結(jié)果及病理結(jié)果14個(gè)參數(shù)。此中，壓力值及肋骨煩擾兩個(gè)參數(shù)對(duì)自動(dòng)診療體系并無(wú)明顯牽連，故而剃除。為保證信息的完好性，將36個(gè)含有缺失值及62個(gè)含有噪音值的信息樣件剔除。各參數(shù)信息缺失量與噪音信息量如圖3所示。

圖3 各參數(shù)信息缺失量與噪音信息量

全部信息集內(nèi)初始的陰性樣件有135個(gè)，占一切信息的0.85%。因?yàn)殛幮孕畔⑴c陽(yáng)性信息的比率極不平衡，故而進(jìn)行了樣件信息的整理。在信息查重時(shí)，發(fā)掘消除位子及象限兩個(gè)不牽連結(jié)果的參數(shù)后，有168個(gè)陽(yáng)性信息與陰性信息參數(shù)相近。為以免錯(cuò)失惡性病例狀況的產(chǎn)生，將這168個(gè)本來(lái)標(biāo)為陽(yáng)性而其實(shí)為陰性的信息樣件更改為陰性，以提升信息的確切性。查重前后陰性信息數(shù)目見(jiàn)表1。

SMOTE算法通過(guò)采樣操控處理類型間比率相差差異的問(wèn)題。當(dāng)信息集類型不均衡時(shí)，通常采用隨機(jī)欠采樣和隨機(jī)過(guò)采樣兩類方法來(lái)解決。本研發(fā)中抽取新值的SMOTE算法示意如圖4所示，依序遍歷信息集中每個(gè)合集，直處處理完一切信息為止。最終，將新加大點(diǎn)的合集加至原有信息集的惡性病例類型中，并產(chǎn)生新的信息集。該算法以免了隨機(jī)過(guò)采樣復(fù)制樣件帶來(lái)的樣件信息不確切的問(wèn)題，處理了模型學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)過(guò)于特別而不足泛化的問(wèn)題。

圖4 SMOTE算法示意

本研發(fā)依 據(jù)攪渾矩陣的分類指標(biāo)進(jìn)行模型定量評(píng)價(jià)，含蓋確切率（accuracy）、準(zhǔn)確度（precision）、召回率（recall）、真陰性率（true positive rate）、F值，此中，召回率又被稱為靈敏度（sensitivity）。機(jī)械學(xué)習(xí)中常用確切率與召回率成為考慮指標(biāo)，各指標(biāo)定論如下：TP為將陰性樣件預(yù)判為陰性樣件的樣件數(shù)，F(xiàn)N為將陰性樣件預(yù)判為陽(yáng)性樣件的樣件數(shù)，F(xiàn)P為將陽(yáng)性樣件預(yù)判為陰性樣件的樣件數(shù)，TN為將陽(yáng)性樣件預(yù)判為陽(yáng)性樣件的樣件數(shù)。確切率（準(zhǔn)確率）=(TP+TN)/總樣件數(shù)，準(zhǔn)確率=TP/(TP+FP)，召回率=TP/(TP+FN),F值=準(zhǔn)確率×召回率×2/(準(zhǔn)確率+召回率)。

本文應(yīng)用SMOTE算法進(jìn)行陰性樣件增量，信息總量為15 790條（陰性信息303條），應(yīng)用SMOTE算法第1次和第2次解決信息后，陽(yáng)性樣件與陰性樣件的比率分別為25:1和13:1，比率仍然不平衡。應(yīng)用SMOTE算法第3次解決信息后，陰性信息加大至2 424條，陽(yáng)性樣件和陰性樣件比率約為6:1，信息集的樣件品種較先前信息集更合理且平衡。全面結(jié)果見(jiàn)表2。

通過(guò)應(yīng)用SMOTE算法3次解決信息后，近鄰點(diǎn)K值在1到7中選取并較為結(jié)果。近鄰點(diǎn)K值是SMOTE算法中形成新樣件的屬性。經(jīng)過(guò)對(duì)照發(fā)掘，K=7時(shí)展現(xiàn)過(guò)擬合的情況，即分類結(jié)果有顯著下跌的形勢(shì)，故選取結(jié)果表現(xiàn)最優(yōu)秀的值，即K=6值。

4 模型訓(xùn)練與預(yù)判

隨后進(jìn)行信息集抽取。乳腺癌分類屬二元分類問(wèn)題，故將信息內(nèi)容定論為規(guī)范型數(shù)值{N,P}，適合信息集需要。在試驗(yàn)設(shè)計(jì)流程中，將信息集劃為訓(xùn)練集及測(cè)驗(yàn)集兩一些。首先從信息沖洗及查重后的信息集內(nèi)抽取90%的信息成為訓(xùn)練集；在經(jīng)信息沖洗后的信息集內(nèi)，隨機(jī)抽取6份信息構(gòu)成測(cè)驗(yàn)集（A~F），每份抽取10%的信息樣件，特殊測(cè)驗(yàn)集1、特殊測(cè)驗(yàn)集2由兩份單獨(dú)的信息集構(gòu)成，進(jìn)行最終的模型評(píng)價(jià)。信息散布見(jiàn)表3。

本文選用抉擇樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、邏輯回歸、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)成為基分類器，基于訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。接著，基于上述分類模型進(jìn)行乳腺癌預(yù)判，并依據(jù)預(yù)判結(jié)果進(jìn)行模型篩選和優(yōu)化。各基分類用具體預(yù)判結(jié)果見(jiàn)表4。

在基分類器屬性較優(yōu)的條件下，本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]由本來(lái)的單一隱含層調(diào)節(jié)為兩個(gè)隱含層，提升了網(wǎng)絡(luò)的分類本領(lǐng)。構(gòu)造優(yōu)化前后的結(jié)果對(duì)照見(jiàn)表5。

在上述基分類器模型預(yù)判的根基上，再進(jìn)行預(yù)判算法和模型的優(yōu)化選取。

組合分類技巧是最首要的提升分類器準(zhǔn)確度的方式。將通過(guò)多個(gè)分類器得出的結(jié)果成為終極判定的根據(jù)，進(jìn)而以免單一分類器構(gòu)成的判定偏差或片面性數(shù)據(jù)，以優(yōu)化分類成效。本文提出的乳腺癌組合預(yù)判診療方式的解決過(guò)程如圖5所示。

圖5 乳腺癌組合預(yù)判診療方式過(guò)程

通過(guò)上述試驗(yàn)，筆者發(fā)掘抉擇樹(shù)、SVM及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種算法在乳腺癌自動(dòng)診療體系中展現(xiàn)很好的結(jié)果，故將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及邏輯回歸兩類算法剃除，僅保留抉擇樹(shù)、SVM及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種算法。由表6能夠得悉，僅以3種算法成為模型，其確切率及準(zhǔn)確率都有明顯提高。

在以3種算法成為模型的根基上，筆者建立了一類基于投票選取的組合預(yù)判優(yōu)化方式。在本文乳腺癌預(yù)判診療的方式中，設(shè)計(jì)了4種投票組非法，含蓋一票確認(rèn)法、兩票確認(rèn)法、多票確認(rèn)法和加權(quán)投票法A。因優(yōu)化的模型中唯獨(dú)3種算法，多票確認(rèn)法與兩票確認(rèn)法的結(jié)果相近，因此刪除了多票確認(rèn)法。

表7結(jié)果顯現(xiàn)，在率先確保召回率的條件下，加權(quán)投票法A與一票確認(rèn)法結(jié)果相近。綜合參考先前階段的試驗(yàn)對(duì)照，選取加權(quán)投票法A成為優(yōu)化后模型的投票方式。

5 試驗(yàn)結(jié)果和解析

將應(yīng)用SMOTE算法的次數(shù)設(shè)為3、近鄰點(diǎn)K設(shè)為6，采取3種算法（抉擇樹(shù)、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）及加權(quán)投票法A進(jìn)行終極的訓(xùn)練并建模。隨機(jī)測(cè)驗(yàn)集A~F、特殊信息集1和特殊信息集2對(duì)訓(xùn)練集模型驗(yàn)證的結(jié)果見(jiàn)表8。

圖6的結(jié)果是8份測(cè)驗(yàn)集的平均結(jié)果，含蓋召回率、準(zhǔn)確率、確切度及F值4項(xiàng)結(jié)果。表8結(jié)果顯現(xiàn)，8份測(cè)驗(yàn)集的確切率達(dá)97%，闡明模型對(duì)信息的判定本領(lǐng)較高。另外，隨機(jī)測(cè)驗(yàn)集A~F、特殊信息集1和特殊信息集2的召回率皆達(dá)100%，即一切陰性樣件都能被準(zhǔn)確地判定出去，闡明預(yù)判方式的判定結(jié)果擁有優(yōu)良的臨床輔助診療運(yùn)用價(jià)值。

圖6 測(cè)驗(yàn)集平均結(jié)果

6 完畢語(yǔ)

本文建立了基于觸診成像的乳腺癌自動(dòng)診療模型，給出了5種首要分類算法，通過(guò)信息預(yù)解決、樣件調(diào)優(yōu)等操控，整理出訓(xùn)練和測(cè)驗(yàn)信息集。在此信息集的根基上，抽取訓(xùn)練集與測(cè)驗(yàn)集，通過(guò)訓(xùn)練集訓(xùn)練，創(chuàng)建分類模型及組合投票器，終極判定結(jié)果?；诤笃陬A(yù)備與調(diào)查工作，在確保信息品質(zhì)的條件下，應(yīng)用特殊信息進(jìn)行試驗(yàn)，終極結(jié)果在召回率與確切度指標(biāo)上表現(xiàn)優(yōu)秀。鑒于醫(yī)療診療模型的結(jié)果聯(lián)系重要，筆者后期將連續(xù)追加新信息構(gòu)成新的信息集，不停對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使模型愈加完美，以期供應(yīng)愈加高效的臨床診療工具。

作家介紹

張旭東（1991- ），男，北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院碩士生，首要研發(fā)方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。

孫圣力（1979- ），男，北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院副老師，首要研發(fā)方向?yàn)榇笮畔⒅卫?、信息發(fā)掘、圖信息庫(kù)、聰慧醫(yī)療等。

王洪超（1968- ），男，就任于北京先通康橋藥物科技有限企業(yè)，首要研發(fā)方向?yàn)槿橄儆|診成像技巧的開(kāi) 發(fā)和臨床運(yùn)用研發(fā)。

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