人工智能與智慧醫(yī)療

本書主要介紹智慧醫(yī)療中的人工智能理論與算法原理，按照兩條主線組織內容：一條主線是人工智能理論與方法，介紹了近十年來機器學習與深度學習的典型模型與方法；另一條主線是智慧醫(yī)學應用案例，涵蓋了眼科、骨科、內臟、腫瘤、慢性病、流行病、傳染病、生物制藥等各個方面。兩條主線相互交織，展示了人工智能在智慧醫(yī)療中的應用，包括醫(yī)學影像的智能分析與檢測技術、醫(yī)學數據的智能推斷與輔助診療技術、醫(yī)學大數據分析以及分子生物學分析技術等。本書每章后面附有習題，供讀者練習和自我檢查用。
本書可作為醫(yī)工結合以及相關領域碩士生教材，也可作大學本科生（主要講授本書中基本原理）教材，還可以作為博士生參考教材（主要講授本書前沿技術）。對于從事智慧醫(yī)療行業(yè)的技術人員，本書也可以作為主要技術參考書。

人工智能是當今科技界熱門的領域，而智慧醫(yī)療更是熱門中的熱門。中國、美國、日本、英國等多個國家的人工智能計劃都把醫(yī)療作為重要的應用領域，谷歌、微軟、IBM、騰訊、阿里、百度等科技巨頭都積極布局智慧醫(yī)療產業(yè)。
回顧人工智能的三次熱潮，醫(yī)學都是人工智能應用的重要領域。早在第一次人工智能熱潮中，計算機專家就與醫(yī)學界開展合作，進行了智慧醫(yī)療的早期探索。例如，1959年，美國喬治敦大學教授Ledley首次建立了計算機診斷的數學模型，并成功診斷了一組肺癌病例，開創(chuàng)了計算機輔助診斷的先河。1966年，他正式提出了“計算機輔助診斷”的概念。
在第二次人工智能熱潮中，醫(yī)學專家系統(tǒng)成為智慧醫(yī)療領域的一個重要分支。1982年，美國匹茲堡大學的Miller等人發(fā)明了著名的Internist-Ⅰ內科計算機輔助診斷系統(tǒng)，擁有當時最大的知識庫，包括了572種疾病，約4500種癥狀，以及10萬種疾病表現與疾病間的聯系。1978年，北京中醫(yī)醫(yī)院的關幼波大夫與計算機科研人員合作，根據自己的辨證施治經驗，研發(fā)出肝病診療程序，在國內率先把中醫(yī)學與計算機技術結合，開創(chuàng)了我國第一個醫(yī)學專家系統(tǒng)。
盡管這些系統(tǒng)促進了智慧醫(yī)療的發(fā)展，但它們大都建立在知識規(guī)則與邏輯推理上，難以適應復雜多變的醫(yī)學應用，在臨床推廣中遇到了諸多難題。特別是難以與醫(yī)學影像結合，主要原因是視覺系統(tǒng)成像模糊、人體組織結構或功能的復雜性及傳統(tǒng)算法的局限性。
第三次人工智能熱潮為智慧醫(yī)療取得技術突破提供了歷史性機遇。IBM公司開發(fā)的沃森腫瘤系統(tǒng)在癌癥診療方面進行了先驅探索。從2011年開始，沃森腫瘤系統(tǒng)就在美國著名的紀念斯隆?凱特琳腫瘤中心，學習了超過300種醫(yī)學期刊、250本醫(yī)學書籍及1500萬頁的資料和臨床數據。這個系統(tǒng)應用自然語言處理技術，為癌癥診療提供建議。公開數據顯示，該系統(tǒng)的診療方案與頂級專家團隊方案的符合度超過90%，肺癌治療建議的一致性達到了96%。
2018年，谷歌旗下的DeepMind公司與英國Moorfields眼科醫(yī)院合作，開發(fā)了眼部疾病診療系統(tǒng)，基于光學相干斷層掃描成像，采用深度學習技術，診斷一系列復雜的眼部疾病。該系統(tǒng)覆蓋的眼部疾病超過 50 種，包括青光眼、糖尿病視網膜病變和老年性黃斑變性等，其準確度和世界一流專家相當。
2021年，DeepMind公司發(fā)布了AlphaFold2蛋白質結構數據庫，解決了50年來蛋白質結構預測的世界級難題。在此之前，通過實驗方法解析蛋白質結構是一項費時費力的工作，20世紀末人們開始用計算機算法預測蛋白質的結構，但效果并不理想。AlphaFold2網絡采用深度學習方法，在幾分鐘內準確預測目標蛋白質序列的最終結構，精度可達原子級。這項成就有望在結構生物學與生物制藥領域掀起一場革命。
60多年來，人工智能在醫(yī)學領域的應用越來越廣泛，影響越來越深遠。特別是最近十年，隨著第三次人工智能熱潮的興起，智慧醫(yī)療正在如火如荼地快速發(fā)展，新的模型與案例層出不窮，很多高校設立了醫(yī)工結合專業(yè)，大力培養(yǎng)相關專業(yè)人才，因此迫切需要一本教材，全面反映人工智能在醫(yī)學領域應用的最新進展。
本教材的編寫，希望為我國相關專業(yè)的人才培養(yǎng)貢獻一份力量。整個教材內容，按照兩條主線展開：一條主線是人工智能理論與方法，介紹了近十年來機器學習與深度學習的典型模型與方法；另一條主線是智慧醫(yī)學應用案例，涵蓋了眼科、骨科、內臟、腫瘤、慢性病、流行病、傳染病、生物制藥等各個方面。兩條主線相互交織，展示了人工智能在智慧醫(yī)療中的應用。
按照雙主線結構，全書組織為四部分內容：人工智能理論與智慧醫(yī)療信息系統(tǒng)（第1、2章），首先介紹人工智能基本理論，包括機器學習與深度學習的典型算法與模型，其次介紹智慧醫(yī)療信息系統(tǒng)的基本概念、組織框架與結構；醫(yī)學影像的智能處理與輔助診斷（第3～5章），針對眼部影像、X線影像、CT影像等典型的醫(yī)學影像，闡述了深度學習與機器學習算法在角膜塑形、視網膜眼底血管結構分割、白內障自動分級、白內障糖網病聯合診斷、顱骨標記、X線頭影測量、大骨節(jié)病識別、骨腫瘤判斷與預測、骨腫瘤壞死率預測、心臟主動脈夾層判斷、肝臟/腎臟/腸道器官分割等典型的智能輔助診斷案例中的應用；智能輔助治療（第6、7章），針對手術視頻樣本，介紹了基于深度學習的手術器械識別與視頻摘要生成方法，針對腫瘤放射治療，介紹了基于神經網絡的靶區(qū)勾畫方法；醫(yī)學大數據分析（第8～10章），簡述了慢性病特征，針對慢性腎臟病的大數據樣本，介紹了基于機器學習的飲食推薦方法，簡述流行病傳播模型，針對SARS和MERS兩種典型傳染病，分析了其傳播行為，針對新型冠狀病毒的RNA序列樣本，介紹了病毒遺傳演化規(guī)律的分析方法。
全書共10章，第1、4、8～10章由牛凱執(zhí)筆，第2、3、5～7章由賀志強執(zhí)筆，牛凱負責對全書內容統(tǒng)稿。全書每章后面附有習題，供讀者練習和自我檢查用。全書內容由淺入深，醫(yī)學背景與算法原理并舉，以適應不同層次教學需求。本書的使用對象主要定位于碩士研究生，但是仍可向下兼容大學本科生（主要講授本書中基本原理），向上兼容博士生（主要講授本書中前沿技術），對于從事智慧醫(yī)療行業(yè)的技術人員，也可以作為主要技術參考書。
作者所在的北京郵電大學人工智能學院信息理論與技術教研中心，長期從事醫(yī)療智能信號處理研究，積累了豐富的研究成果。編寫本教材，首先感謝長期合作的眾多醫(yī)院與科研機構的大力支持，包括首都醫(yī)科大學附屬北京同仁醫(yī)院、北京大學人民醫(yī)院、北京大學第一醫(yī)院、北京大學第三醫(yī)院、首都醫(yī)科大學附屬北京口腔醫(yī)院、中南大學湘雅二醫(yī)院、中山醫(yī)院、蘭州近代物理研究所等。作者在智慧醫(yī)療方面的研究成果，多是在與醫(yī)學專家相互交流、反復磨礪中才誕生的，感謝他們在醫(yī)學培訓與方法討論中付出的時間與精力，以及提供的數據樣本與專業(yè)評價。同時，也感謝作者指導的歷屆學生，包括許致遠、黨金源、冉靜、陳云、王璐、吳文彬、黃甘露、牛增君、劉致鳴、曾芝蘭、薛怡蓉、盧陽等同學，他們?yōu)楸緯晌奶峁┝酥T多文字與數據素材。
本書得到了國家自然科學基金重點項目（編號：92067202）與面上項目（編號：62071058）、國家重點研發(fā)計劃項目（編號：2021YFE0205300）、國家新一代人工智能產業(yè)創(chuàng)新重點任務揭榜項目、北京市首都衛(wèi)生發(fā)展基金項目（編號：2020-2-4079）的大力支持，在此一并表示感謝。
特別說明的是，本書為黑白印刷，部分圖片展示效果不佳，對于這些圖片，讀者可掃描下方二維碼查看彩色版。提供彩色版的圖片均在圖題后以“（電子版）”進行了標注。
由于作者才疏學淺，書中難免有不足之處，熱切希望廣大讀者多提寶貴意見和具體建議，以便進一步修改完善。

牛凱、賀志強
于北京郵電大學

第1章 人工智能理論 001～041
1.1　機器學習與深度學習概述	001
1.2　聚類與降維算法	003
1.2.1　K-means算法	003
1.2.2　主成分分析	003
1.3　分類算法	004
1.3.1　邏輯回歸與KNN	004
1.3.2　決策樹與隨機森林	005
1.3.3　支持向量機	006
1.4　基于監(jiān)督的深度學習	007
1.4.1　深度神經網絡	007
1.4.2　卷積神經網絡	015
1.4.3　循環(huán)神經網絡	022
1.5　基于半監(jiān)督的深度學習	025
1.5.1　生成對抗網絡	025
1.5.2　深度強化學習	031
1.6　遷移學習	034
參考文獻	039

第2章 智慧醫(yī)療信息系統(tǒng) 042～063
2.1　醫(yī)療信息與醫(yī)療系統(tǒng)	042
2.1.1　醫(yī)療大數據	042
2.1.2　醫(yī)院信息系統(tǒng)	046
2.1.3　影像存儲與傳輸系統(tǒng)	047
2.1.4　實驗室信息系統(tǒng)	049
2.2　醫(yī)學影像	051
2.2.1　超聲成像	051
2.2.2　X線成像	052
2.2.3　CT與磁共振成像	053
2.2.4　其他影像	055
2.3　人工智能在醫(yī)學診療中的應用	056
2.3.1　智能影像分析	056
2.3.2　智能輔助診療	059
2.3.3　智能藥物研發(fā)	060
參考文獻	062

第3章 眼部影像分析 064～100
3.1　角膜塑形術	064
3.1.1　角膜概述	065
3.1.2　基于機器學習的適配狀態(tài)評估方案	067
3.1.3　測試結果與分析	071
3.2　視網膜眼底血管結構分割	073
3.2.1　視網膜眼底血管結構分割概述	073
3.2.2　基于數字圖像處理的眼底血管分割方法	074
3.2.3　基于深度神經網絡的眼底血管分割方法	077
3.2.4　實驗數據集及評估指標	079
3.2.5　測試結果與分析	080
3.3　白內障自動分級	081
3.3.1　白內障概述	081
3.3.2　基于支持向量機的分級算法	083
3.3.3　基于深度神經網絡遷移的聯合分級算法	085
3.3.4　實驗數據集與評估指標	088
3.3.5　診斷結果與分析	089
3.4　白內障糖尿病視網膜病變聯合診斷	090
3.4.1　糖尿病視網膜病變概述	090
3.4.2　基于多任務學習的聯合診斷方案	092
3.4.3　實驗數據集	095
3.4.4　診斷結果與分析	096
參考文獻	099

第4章 X線影像分析 101～133
4.1　顱部標記點自動識別	101
4.1.1　X線頭影測量概述	101
4.1.2　基于深度神經網絡的自動標注	103
4.1.3　實驗數據集及預處理	107
4.1.4　測試結果與分析	108
4.2　大骨節(jié)病自動判別	109
4.2.1　大骨節(jié)病概述	109
4.2.2　手部X線影像圖像預處理	111
4.2.3　基于卷積神經網絡的特征提取	113
4.2.4　測試與分析	116
4.3　骨腫瘤智能診斷	117
4.3.1　骨腫瘤概況	118
4.3.2　骨腫瘤良惡性判別算法	119
4.3.3　實驗結果與分析	124
4.4　骨腫瘤壞死率預測	126
4.4.1　基于Pix2Pix網絡的單張樣本生成	126
4.4.2　基于LSTM-GAN網絡的時序樣本生成	129
4.4.3　基于3D-CNN網絡的壞死率分類預測	130
參考文獻	131

第5章 內臟CT影像分析 134～170
5.1　主動脈夾層智能診斷	134
5.1.1　主動脈CT影像概述	134
5.1.2　主動脈夾層智能診斷方案	136
5.1.3　實驗數據及結果分析	142
5.2　腹腔CT影像智能分割	145
5.2.1　肝臟/腎臟智能分割概述	145
5.2.2　腸道器官智能分割概述	147
5.3　肝臟/腎臟智能分割	150
5.3.1　肝臟/腎臟智能分割方法	150
5.3.2　實驗數據及結果分析	157
5.4　腸道器官智能分割	160
5.4.1　腸道器官智能分割難點	160
5.4.2　腸道器官智能分割方案	161
5.4.3　實驗數據及結果分析	167
參考文獻	168

第6章 手術輔助治療 171～186
6.1　手術器械自動識別	171
6.1.1　手術器械分類及檢測概述	171
6.1.2　基于深度學習的手術器械識別	172
6.1.3　手術器械目標檢測實例及應用	174
6.2　手術流程分析	176
6.2.1　手術流程分析概述	176
6.2.2　基于時序信息的手術流程分析策略	177
6.3　手術視頻摘要生成	179
6.3.1　視頻關鍵幀提取及摘要生成原理	179
6.3.2　基于無監(jiān)督學習的手術視頻摘要生成	181
6.4　機器人輔助手術	183
6.4.1　機器人手術簡介	183
6.4.2　基于強化學習的機器人輔助手術	184
參考文獻	185

第7章 腫瘤放射輔助治療 187～207
7.1　放射醫(yī)學	187
7.1.1　放射治療簡介	187
7.1.2　人工智能在放射治療中的應用	190
7.2　質子放療與重離子放療	191
7.2.1　質子放療	191
7.2.2　重離子放療	192
7.2.3　質子/重離子放療優(yōu)勢	193
7.3　基于神經網絡的靶區(qū)勾畫	194
7.3.1　靶區(qū)勾畫簡介	194
7.3.2 建模方法	197
7.3.3　模型框架與模型訓練	200
7.3.4　性能測試與評估	202
參考文獻	204

第8章 慢性病飲食推薦 208～235
8.1　慢性病概述	208
8.1.1　高血壓	208
8.1.2　糖尿病	210
8.1.3　慢性腎臟病	211
8.2　慢性病的飲食指導	212
8.2.1　基本營養(yǎng)素	213
8.2.2　主食與副食分析	214
8.3　慢性病的飲食推薦	224
8.3.1　基于線性規(guī)劃的飲食推薦	225
8.3.2　基于遺傳算法的飲食推薦	229
參考文獻	234

第9章 流行病大數據分析 236～258
9.1　流行病傳播模型	236
9.1.1　流行病傳播模型概述	236
9.1.2　SIR模型	237
9.1.3　SEIR模型	239
9.2　SARS傳播分析	241
9.2.1　SARS概述	241
9.2.2　SARS傳播模型分析	243
9.3　MERS傳播分析	251
9.3.1　MERS簡介	252
9.3.2　MERS傳播模型分析	253
參考文獻	257

第10章 分子生物醫(yī)學 259～290
10.1　遺傳學基本概念	259
10.1.1　DNA和RNA的結構	259
10.1.2　蛋白質結構與編碼	260
10.1.3　冠狀病毒結構	262
10.2　新型冠狀病毒演化分析	263
10.2.1　多序列比對	264
10.2.2　構建病毒遺傳演化樹	272
10.2.3　病毒tMRCA及進化速率估算	279
10.3　藥物篩選	283
10.3.1　藥物篩選介紹	283
10.3.2　基于人工智能技術的小分子藥物篩選	285
參考文獻	288