科學家使用醫(yī)生眼動信息構建計算機輔助診斷網絡

近年來，深度學習技術廣泛應用于計算機輔助診斷，然而收集有經驗專家的標注診斷結果數據，用以監(jiān)督和訓練深度神經網絡計算機診斷模型成本較高。有研究顯示，醫(yī)生的眼動軌跡包含一定模式特征以及大量診斷相關信息，并與診斷結論密切相關。

近期，來自上?？萍即髮W的研究團隊使用放射科醫(yī)生眼動信息構建計算機輔助診斷網絡。研究成果發(fā)表于《IEEE Transactions on Medical Imaging》，題目為：Follow My Eye: Using Gaze to Supervise Computer Aided Diagnosis。研究人員使用眼動儀采集模擬臨床工作狀態(tài)下的醫(yī)生眼動數據，使用軟件記錄使用者在屏幕上的注視位置和相應的時間戳，直到有信心做出診斷決定，眼動信息數據覆蓋醫(yī)生讀片和診斷完整周期。在構建計算機輔助診斷網絡時加入注意力一致性（Attention Consistency, AC）模塊，對計算出的網絡注意力圖與眼動注意力圖進行約束。研究在膝關節(jié)X光平片數據上進行了驗證，結果表明，放射科醫(yī)生的眼動信息約束可以有效提高網絡對病變部位的定位能力，不需要額外標注時間的眼動監(jiān)督模型在X光骨關節(jié)炎分級任務中性能優(yōu)越。

研究證明了放射科醫(yī)生閱片時的眼動信號可以作為監(jiān)督深度神經網絡訓練的有效信息，探索得出了基于深度神經網絡的計算機輔助診斷系統(tǒng)的簡單有效的訓練方法，為發(fā)展計算機輔助診斷提供了新的思路。

原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9694633

注：此研究成果摘自《IEEE Transactions on Medical Imaging》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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