眼睛是人類洞察世界的關(guān)鍵器官，眼瞼則是保護(hù)眼睛的重要結(jié)構(gòu)。日常生活中，揉眼習(xí)慣、過強(qiáng)紫外線照射以及不健康飲食等諸多因素容易誘使眼瞼部位生長(zhǎng)腫瘤，即眼瞼腫瘤。眼瞼腫瘤有良惡性之分，其治療方案完全不同：良性腫瘤早期體積較小無需處理，后期體積較大影響視力、外觀時(shí)，手術(shù)切除即可;而惡性腫瘤一旦確診除手術(shù)切除外，還需放療、化療和靶向治療等輔助治療，同時(shí)隨訪觀察，避免癌灶轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致患者失明甚至死亡。

在我國(guó)，眼瞼基底細(xì)胞癌(Basal Cell Carcinoma，BCC)與皮脂腺癌(Sebaceous Carcinoma，SC)是最為常見的兩種眼瞼惡性腫瘤，分別占據(jù)眼瞼惡性腫瘤的41.82%與41.55%。臨床上，BCC患者行手術(shù)切除后將輔以電化療，而SC患者手術(shù)后則采用放療輔助。此外，由于BCC的轉(zhuǎn)移率與死亡率較低(分別為0.0028%與0.5%)，患者術(shù)后五年內(nèi)每年隨訪一次即可;而SC的轉(zhuǎn)移率高出BCC數(shù)千倍(達(dá)到21%)，且死亡率也高出其數(shù)十倍(為7.5%)，患者術(shù)后一個(gè)月、三個(gè)月、六個(gè)月均需隨訪，且需保證五年內(nèi)每半年隨訪一次。因此，眼瞼BCC與SC二者精準(zhǔn)鑒別對(duì)患者術(shù)后輔助治療方式以及隨訪方案的制定具有重要意義。

然而，外觀上二者均表現(xiàn)為孤立的實(shí)體結(jié)節(jié)，且均伴有纖毛缺失(如圖1中a和b所示)，難以肉眼區(qū)分，必須借助組織病理學(xué)分析進(jìn)行鑒別。但二者均來源于毛囊皮脂腺，細(xì)胞組織形態(tài)相似(如圖1中c和d所示)，病理醫(yī)師顯微鏡下肉眼鑒別難度大，特別是當(dāng)腫瘤細(xì)胞組織分化較差時(shí)，病理診斷不僅耗時(shí)，而且極易誤判。

針對(duì)上述問題，中科院蘇州醫(yī)工所高欣團(tuán)隊(duì)借助前期在病理圖像智能計(jì)算領(lǐng)域積累的技術(shù)，面向眼瞼腫瘤精準(zhǔn)鑒別需求，提出了一種全自動(dòng)智能化病理圖像分類方法(如圖2所示)。該研究共納入上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第九人民醫(yī)院296張眼瞼腫瘤病理全切片圖像(Whole Slide Image，WSI)，其中BCC 116張，SC 180張。團(tuán)隊(duì)基于深度學(xué)習(xí)方法，采用遷移學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建圖像塊預(yù)測(cè)模塊，精確計(jì)算圖像塊的腫瘤類型概率，實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度水平下病理組織切片的數(shù)字化定量解讀;采用概率平均方式聚合每張WSI中所有圖像塊的預(yù)測(cè)結(jié)果，構(gòu)建WSI分類模塊，最終實(shí)現(xiàn)了眼瞼腫瘤類型精準(zhǔn)鑒別。

研究結(jié)果表明，所提方法的準(zhǔn)確率在測(cè)試集上達(dá)到98.3%，實(shí)現(xiàn)了目前已報(bào)道的精度最高的眼瞼BCC與SC病理WSI分類，并且顯著高于3名臨床病理醫(yī)師(1名具備10年以上皮膚科病理診斷經(jīng)驗(yàn)的高年資病理醫(yī)師和2名剛完成3年規(guī)范化培訓(xùn)的低年資病理醫(yī)師)獨(dú)立鑒別的準(zhǔn)確率(分別為83.1%、72.9%和64.4%)。此外，借助所提方法，病理醫(yī)師的鑒別準(zhǔn)確率均有提升，特別是低年資病理醫(yī)師的診斷準(zhǔn)確率提升近30.0%。

該研究的價(jià)值在于探索并驗(yàn)證了人工智能技術(shù)在輔助病理醫(yī)師提升眼瞼腫瘤鑒別準(zhǔn)確率方面的臨床應(yīng)用潛力，為改善我國(guó)眼科疾病診療現(xiàn)狀提供新的理論依據(jù)和方法。

相關(guān)成果發(fā)表于放射學(xué)領(lǐng)域期刊Quantitative Imaging in Medicine and Surgery(IF 4.630)，蘇州醫(yī)工所張家意博士為并列第一作者。

圖1. 眼瞼腫瘤外觀與病理圖像。

(a)BCC外觀;(b)SC外觀;(c)BCC病理;(d)SC病理

圖2. 全自動(dòng)智能化的眼瞼腫瘤病理鑒別方法流程圖。