張琦 杜麗娟 唐震

摘 要：目的 探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在鑒別乳腺X線和超聲檢查中良惡性病變的意義。方法 對(duì)75例乳腺疾病患者的X線鉬靶及超聲檢查的數(shù)據(jù)用NN進(jìn)行分析，隨機(jī)選擇30例樣本作為訓(xùn)練樣本，組成訓(xùn)練集，其余樣本組成測(cè)試集。建立NN模型，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果。結(jié)果 75例患者中，手術(shù)與病理證實(shí)乳腺惡性病變44例，乳腺良性腫瘤或腫瘤樣病變31例，鉬靶X線診斷的特異度、敏感度及診斷正確率分別為90.32%、88.64%和89.33%，B超診斷的特異度、敏感度及診斷正確率分別為87.09%、86.36%和86.67%，X線鉬靶和B超對(duì)比，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。而B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)的特異度為95.45%，敏感度為95.65%，總正確率為95.56%，高于X線鉬靶和B超，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。結(jié)論 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有人腦的學(xué)習(xí)、不斷進(jìn)步的優(yōu)點(diǎn)，又比人腦客觀，結(jié)合X線鉬靶和B超檢查的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在判斷乳腺良惡性病變性質(zhì)方面有一定的應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；X線鉬靶攝影；超聲檢查；乳腺病變

中圖分類號(hào)：R737.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.13.003

文章編號(hào)：1006-1959（2018）13-0009-04

Abstract：Objective To explore the significance of neural network in the differential diagnosis of benign and malignant lesions in X-ray mammography and ultrasonography.Methods The data of X-ray mammography and ultrasonography in 75 patients with breast disease were analyzed by NN.30 samples were randomly selected as training samples to form a training set，and the remaining samples were composed of test sets.Establish a NN model and analyze the diagnosis results of the neural network model.Results Among the 75 cases，44 cases of malignant breast lesions，31 cases of benign breast tumor or tumor like lesion were confirmed by operation and pathology.The specificity，sensitivity and diagnostic accuracy of molybdenum target X-ray diagnosis were 90.32%，88.64% and 89.33% respectively.The specificity， sensitivity and diagnostic accuracy of B ultrasonic diagnosis were 87.09%，86.36% and 86.67%， respectively，there was no significant difference between X-ray mammography and B-ultrasound（P>0.05）.The specificity of BP network was 95.45%，the sensitivity was 95.65%，and the total correct rate was 95.56%，which was higher than that of X-ray mammography and B-mode ultrasound，the difference was statistically significant（P<0.05）.Conclusion Neural network has the advantages of learning and continuous improvement of human brain.It is more objective than human brain.The neural network combined with X-ray mammography and B-ultrasound has certain application value in judging the nature of benign and malignant breast lesions.

Key words：Neural network；X-ray mammography；Ultrasonography；Breast lesions

乳腺癌（mammary cancer）的發(fā)病率在全球范圍內(nèi)呈上升趨勢(shì)，位居女性惡性腫瘤第一位。近年來(lái)，女性乳腺癌的發(fā)病率和死亡率呈持續(xù)上升趨勢(shì)，并且有年輕化趨勢(shì)[1]。乳腺X線鉬靶攝影是最基本的檢查方法，特別是對(duì)于發(fā)現(xiàn)細(xì)小鈣化最有優(yōu)勢(shì)[2，3]；而乳腺超聲檢查具有簡(jiǎn)便、無(wú)創(chuàng)、無(wú)輻射及可反復(fù)等特點(diǎn)，特別是對(duì)X線檢查陰性的致密性乳腺患者的檢查較具優(yōu)勢(shì)。但受到乳腺良惡性腫塊影像特征影響，這兩種影像檢查方法單獨(dú)檢查有時(shí)定性非常困難，易出現(xiàn)誤診或者漏診的情況，可能耽誤患者治療，盡管有作者聯(lián)合超聲和X線鉬靶檢查，能夠有效提高檢查水平[4，5]，但兩種檢查結(jié)論經(jīng)常矛盾，存在分析困難的問(wèn)題。為了突破依賴于主觀判斷的傳統(tǒng)的乳腺病變影像診斷模式，我們嘗試應(yīng)用基于深度學(xué)習(xí)反向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法回顧性分析本院2010年3月～2016年6月進(jìn)行X線鉬靶和B超檢查的乳腺病變，目的在于探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在鑒別乳腺影像檢查中良惡性病變的意義。

1資料與方法

1.1一般資料 選取上海浦南醫(yī)院2010年3月～2016年6月收治的經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺疾病患者75例作為研究對(duì)象，患者均為女性，年齡23～89歲，平均年齡（52.60±0.11）歲，中位年齡45歲。其中，乳腺惡性病變44例，乳腺良性腫瘤或腫瘤樣病變31例。75例患者均進(jìn)行了X線鉬靶及超聲檢查。

1.2方法

1.2.1鉬靶X線 使用GE公司全數(shù)字乳腺X線機(jī)，對(duì)75例患者取站立位，常規(guī)使用頭足軸位（CC）和內(nèi)外側(cè)斜位（MLO）拍攝。拍攝前對(duì)患者乳腺外觀、大小視診，對(duì)腫瘤所處位置、大小、質(zhì)地、活動(dòng)度觸診。

1.2.2超聲 采用PHLIPS IU22彩色多普勒超聲診斷顯像儀，頻率為10 MHz?；颊叱Ｒ?guī)取仰臥位，高舉雙臂置于頭后，充分暴露雙側(cè)乳房，以乳頭為中心，放射狀多切面掃描各個(gè)象限，并記錄腫塊的位置、大小、形態(tài)、回聲及血液動(dòng)力學(xué)情況。

1.3觀察指標(biāo)

1.3.1 X線鉬靶 ①腫塊形態(tài)：規(guī)則、不規(guī)則；②鈣化：無(wú)、塊狀鈣化、砂粒樣鈣化；③邊緣輪廓：光滑銳利、毛刺；④淋巴結(jié)腫大：無(wú)、<1 cm、>1 cm；⑤局部致密：無(wú)、有。

1.3.2超聲 ①腫塊形態(tài)：規(guī)則、不規(guī)則；②內(nèi)部回聲：均勻、不均勻；③后方回聲改變：不變、增高、衰減；④血流信號(hào)：有、無(wú)；⑤淋巴結(jié)腫大：無(wú)、<1 cm、>1 cm。

1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

1.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用前向型網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法（簡(jiǎn)稱BP，網(wǎng)絡(luò)）。網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。利用Levenberg-Marquardt規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和<10時(shí)訓(xùn)練收斂結(jié)束。網(wǎng)絡(luò)的輸出值≥0.5提示為惡性。利用Matlab 6.5軟件編程實(shí)現(xiàn)BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試。在圖1中，輸入層包含10個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)5個(gè)X線鉬靶指標(biāo)和5個(gè)B超征象；隱含層神經(jīng)元數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)定為6；輸出層包含一個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)診斷結(jié)果；輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)均為對(duì)數(shù)s型（Sigmoid）函數(shù)。

1.4.2樣本訓(xùn)練及測(cè)試 從75例樣本中隨機(jī)選擇30例樣本作為訓(xùn)練樣本，組成訓(xùn)練集，其余樣本組成測(cè)試集，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型，分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的診斷結(jié)果。

1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 數(shù)據(jù)用SPSS15統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件處理，單因素假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用于成組t檢驗(yàn)（對(duì)計(jì)量資料）或行×列檢驗(yàn)；配對(duì)檢驗(yàn)用于比較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與X線鉬靶和B超在鑒別乳腺良惡性病變的特異度、敏感度和診斷正確性。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2結(jié)果

75例患者中，經(jīng)過(guò)手術(shù)與病理結(jié)果顯示：乳腺惡性病變44例，其中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌34例，導(dǎo)管內(nèi)癌7例，髓樣癌1例，Paget病1例，導(dǎo)管上皮瘤變伴微浸潤(rùn)1例。乳腺良性腫瘤或腫瘤樣病變31例，其中，乳腺纖維腺瘤21例，纖維性腺病4例，乳導(dǎo)管腺瘤3例，硬化性腺病1例，血管脂肪瘤1例，良性葉狀腫瘤1例。

2.1 BP網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果 用30例訓(xùn)練樣本對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)9次迭代，達(dá)到精度要求，訓(xùn)練結(jié)束。利用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)另外45例進(jìn)行診斷測(cè)試，見(jiàn)表1。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型與X線鉬靶和B超診斷結(jié)果的比較 44例惡性病變中，超聲共檢出38例，檢出率86.36%，誤診6例，其中1例誤診為炎性包塊，1例未見(jiàn)任何征象而漏診正常，4例誤診為纖維瘤（圖2）。X線鉬靶共檢出39例，檢出率88.64%，誤診5例，其中1例誤診為外傷所致，1例誤診為乳腺增生，3例誤診為良性病變（圖3）。31例良性病變中，X線鉬靶將3例診斷為惡性病變；超聲將4例診斷為惡性病變。而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將測(cè)試組45例中的1例惡性判斷為良性，1例良性判斷為惡性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型診斷正確率高于X線鉬靶和B超，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（？字2=11.529，P=0.0007；？字2=12.346， P=0.0006），而X線鉬靶和B超比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型特異度、敏感度均高于X線鉬靶和B超，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），見(jiàn)表2。

3討論

目前我國(guó)乳腺癌的發(fā)病率不斷上升，給廣大婦女的身心健康帶了嚴(yán)重的威脅，為了更有效降低死亡率，需要我們能早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷及早期治療，X線鉬靶檢查及彩色多普勒超聲成為不可或缺的影像學(xué)檢查方法。雖然兩者各有優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也存在著各自的局限性。彩色多普勒超聲可以清晰地顯示致密型乳腺內(nèi)腫塊的形態(tài)、邊界、結(jié)構(gòu)等，適用于任何年齡段的女性，可反復(fù)檢查?？墒菍?duì)于較小病灶或沒(méi)腫塊的鈣化顯示不佳，極易造成漏診。乳腺鉬靶X線攝影對(duì)于脂肪型乳腺的對(duì)比相對(duì)良好，能更好地顯示腫塊?？墒菍?duì)于年輕女性、哺乳期或致密型乳腺，由于腺體與病灶之間缺乏明顯的對(duì)比度，故較容易漏診。X線鉬靶檢查聯(lián)合彩色多普勒超聲，應(yīng)該有助于鉬靶未見(jiàn)的腫塊及超聲未見(jiàn)的鈣化的乳腺癌的早期發(fā)現(xiàn)與診斷。但是怎樣聯(lián)合分析這兩種不同的檢查方法獲得的信息是一個(gè)問(wèn)題。由于目前我國(guó)許多醫(yī)院超聲和X線分屬不同科室，所以在分析超聲和X線檢查圖像時(shí)，一般由超聲科醫(yī)生和放射科醫(yī)生單獨(dú)進(jìn)行，不能將兩種檢查方法有機(jī)結(jié)合起來(lái)，兩種檢查結(jié)果之間雖然能夠相互補(bǔ)充，但是也存在相互矛盾之處，如何綜合兩種檢查結(jié)果，對(duì)患者的病情做出準(zhǔn)確的判斷，需要依靠影像科醫(yī)生長(zhǎng)期積累的經(jīng)驗(yàn)，而且這是一個(gè)相對(duì)主觀的過(guò)程，這樣在一定程度影響診斷。

人腦是通過(guò)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)狀結(jié)構(gòu)處理信息的，但人腦的變換函數(shù)具體是怎樣的，現(xiàn)在還弄不清楚，我們只能通過(guò)這樣一組加權(quán)和，加上一個(gè)激活函數(shù)來(lái)模擬人腦。因此在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中也是通過(guò)這樣的一種多層結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元的連接。多個(gè)輸入，以及一個(gè)軸殼來(lái)處理這些輸入，上一層的輸出作為下一層的輸入，最終得到一個(gè)輸出[6]。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種優(yōu)秀的非線性模式分類器，通過(guò)學(xué)習(xí)能夠?qū)⑺鶎W(xué)樣本記憶在各神經(jīng)元的連接權(quán)重上，只要網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在要求的誤差精度內(nèi)收斂，則所有訓(xùn)練樣本的輸出都是正確的。同時(shí)BP網(wǎng)絡(luò)具有一定的泛化能力，對(duì)于未學(xué)習(xí)的樣本同樣具有很好的分類能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有人腦的深度學(xué)習(xí)，不斷進(jìn)步的優(yōu)點(diǎn)，又比人腦客觀[7]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷中得到愈來(lái)愈廣泛的應(yīng)用，它可以綜合多個(gè)參數(shù)并提供多變量分析，不僅使醫(yī)生的診斷過(guò)程更加客觀，而且提高了診斷效率。在本研究中，BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試集樣本的診斷敏感度、特異度和總的正確率分別為95.65%、95.45%和95.56%，試驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了它的泛化能力。此外，BP網(wǎng)絡(luò)將主要X線和B超表現(xiàn)指標(biāo)作為輸入，其行為與實(shí)際的臨床的診斷過(guò)程非常相似，網(wǎng)絡(luò)的診斷輸出結(jié)果具有很強(qiáng)的說(shuō)服力。

本研究只是BP網(wǎng)絡(luò)在診斷乳腺結(jié)節(jié)的初步應(yīng)用，還有很多地方有待進(jìn)一步探討。首先，在BP中，網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是影像表現(xiàn)和臨床特征的指標(biāo)，因此結(jié)合臨床實(shí)踐可以將這些征象及其他一些臨床特征作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。其次，對(duì)于采用Sigmoid傳遞函數(shù)的BP網(wǎng)絡(luò)，其輸出是0，1的實(shí)數(shù)。多數(shù)研究都是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸出值，以0.5為臨界值判斷為良性或惡性[8]。在臨床診斷實(shí)踐中，通常將診斷結(jié)果分為肯定良性、可能良性、可疑、可能惡性和肯定惡性5級(jí)，它們能否與網(wǎng)絡(luò)的輸出范圍（0，1）對(duì)應(yīng)起來(lái)有待進(jìn)一步的試驗(yàn)驗(yàn)證。另外，由于病例教少，本研究只使用了30例給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更多的病例進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，判別效果可能更好。

綜上所述，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用屬于計(jì)算機(jī)輔助診斷的范疇，不能代替臨床醫(yī)師的診斷。因此，如何使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好地輔助醫(yī)師，特別是低年資醫(yī)師做出正確的臨床診斷，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于臨床實(shí)踐的關(guān)鍵所在。

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收稿日期：2018-4-16；修回日期：2018-4-26

編輯/成森