人工智能与智慧医疗

本书主要介绍智慧医疗中的人工智能理论与算法原理，按照两条主线组织内容：一条主线是人工智能理论与方法，介绍了近十年来机器学习与深度学习的典型模型与方法；另一条主线是智慧医学应用案例，涵盖了眼科、骨科、内脏、肿瘤、慢性病、流行病、传染病、生物制药等各个方面。两条主线相互交织，展示了人工智能在智慧医疗中的应用，包括医学影像的智能分析与检测技术、医学数据的智能推断与辅助诊疗技术、医学大数据分析以及分子生物学分析技术等。本书每章后面附有习题，供读者练习和自我检查用。
本书可作为医工结合以及相关领域硕士生教材，也可作大学本科生（主要讲授本书中基本原理）教材，还可以作为博士生参考教材（主要讲授本书前沿技术）。对于从事智慧医疗行业的技术人员，本书也可以作为主要技术参考书。

人工智能是当今科技界热门的领域，而智慧医疗更是热门中的热门。中国、美国、日本、英国等多个国家的人工智能计划都把医疗作为重要的应用领域，谷歌、微软、IBM、腾讯、阿里、百度等科技巨头都积极布局智慧医疗产业。
回顾人工智能的三次热潮，医学都是人工智能应用的重要领域。早在第一次人工智能热潮中，计算机专家就与医学界开展合作，进行了智慧医疗的早期探索。例如，1959年，美国乔治敦大学教授Ledley首次建立了计算机诊断的数学模型，并成功诊断了一组肺癌病例，开创了计算机辅助诊断的先河。1966年，他正式提出了“计算机辅助诊断”的概念。
在第二次人工智能热潮中，医学专家系统成为智慧医疗领域的一个重要分支。1982年，美国匹兹堡大学的Miller等人发明了著名的Internist-Ⅰ内科计算机辅助诊断系统，拥有当时最大的知识库，包括了572种疾病，约4500种症状，以及10万种疾病表现与疾病间的联系。1978年，北京中医医院的关幼波大夫与计算机科研人员合作，根据自己的辨证施治经验，研发出肝病诊疗程序，在国内率先把中医学与计算机技术结合，开创了我国第一个医学专家系统。
尽管这些系统促进了智慧医疗的发展，但它们大都建立在知识规则与逻辑推理上，难以适应复杂多变的医学应用，在临床推广中遇到了诸多难题。特别是难以与医学影像结合，主要原因是视觉系统成像模糊、人体组织结构或功能的复杂性及传统算法的局限性。
第三次人工智能热潮为智慧医疗取得技术突破提供了历史性机遇。IBM公司开发的沃森肿瘤系统在癌症诊疗方面进行了先驱探索。从2011年开始，沃森肿瘤系统就在美国著名的纪念斯隆?凯特琳肿瘤中心，学习了超过300种医学期刊、250本医学书籍及1500万页的资料和临床数据。这个系统应用自然语言处理技术，为癌症诊疗提供建议。公开数据显示，该系统的诊疗方案与顶级专家团队方案的符合度超过90%，肺癌治疗建议的一致性达到了96%。
2018年，谷歌旗下的DeepMind公司与英国Moorfields眼科医院合作，开发了眼部疾病诊疗系统，基于光学相干断层扫描成像，采用深度学习技术，诊断一系列复杂的眼部疾病。该系统覆盖的眼部疾病超过 50 种，包括青光眼、糖尿病视网膜病变和老年性黄斑变性等，其准确度和世界一流专家相当。
2021年，DeepMind公司发布了AlphaFold2蛋白质结构数据库，解决了50年来蛋白质结构预测的世界级难题。在此之前，通过实验方法解析蛋白质结构是一项费时费力的工作，20世纪末人们开始用计算机算法预测蛋白质的结构，但效果并不理想。AlphaFold2网络采用深度学习方法，在几分钟内准确预测目标蛋白质序列的最终结构，精度可达原子级。这项成就有望在结构生物学与生物制药领域掀起一场革命。
60多年来，人工智能在医学领域的应用越来越广泛，影响越来越深远。特别是最近十年，随着第三次人工智能热潮的兴起，智慧医疗正在如火如荼地快速发展，新的模型与案例层出不穷，很多高校设立了医工结合专业，大力培养相关专业人才，因此迫切需要一本教材，全面反映人工智能在医学领域应用的最新进展。
本教材的编写，希望为我国相关专业的人才培养贡献一份力量。整个教材内容，按照两条主线展开：一条主线是人工智能理论与方法，介绍了近十年来机器学习与深度学习的典型模型与方法；另一条主线是智慧医学应用案例，涵盖了眼科、骨科、内脏、肿瘤、慢性病、流行病、传染病、生物制药等各个方面。两条主线相互交织，展示了人工智能在智慧医疗中的应用。
按照双主线结构，全书组织为四部分内容：人工智能理论与智慧医疗信息系统（第1、2章），首先介绍人工智能基本理论，包括机器学习与深度学习的典型算法与模型，其次介绍智慧医疗信息系统的基本概念、组织框架与结构；医学影像的智能处理与辅助诊断（第3～5章），针对眼部影像、X线影像、CT影像等典型的医学影像，阐述了深度学习与机器学习算法在角膜塑形、视网膜眼底血管结构分割、白内障自动分级、白内障糖网病联合诊断、颅骨标记、X线头影测量、大骨节病识别、骨肿瘤判断与预测、骨肿瘤坏死率预测、心脏主动脉夹层判断、肝脏/肾脏/肠道器官分割等典型的智能辅助诊断案例中的应用；智能辅助治疗（第6、7章），针对手术视频样本，介绍了基于深度学习的手术器械识别与视频摘要生成方法，针对肿瘤放射治疗，介绍了基于神经网络的靶区勾画方法；医学大数据分析（第8～10章），简述了慢性病特征，针对慢性肾脏病的大数据样本，介绍了基于机器学习的饮食推荐方法，简述流行病传播模型，针对SARS和MERS两种典型传染病，分析了其传播行为，针对新型冠状病毒的RNA序列样本，介绍了病毒遗传演化规律的分析方法。
全书共10章，第1、4、8～10章由牛凯执笔，第2、3、5～7章由贺志强执笔，牛凯负责对全书内容统稿。全书每章后面附有习题，供读者练习和自我检查用。全书内容由浅入深，医学背景与算法原理并举，以适应不同层次教学需求。本书的使用对象主要定位于硕士研究生，但是仍可向下兼容大学本科生（主要讲授本书中基本原理），向上兼容博士生（主要讲授本书中前沿技术），对于从事智慧医疗行业的技术人员，也可以作为主要技术参考书。
作者所在的北京邮电大学人工智能学院信息理论与技术教研中心，长期从事医疗智能信号处理研究，积累了丰富的研究成果。编写本教材，首先感谢长期合作的众多医院与科研机构的大力支持，包括首都医科大学附属北京同仁医院、北京大学人民医院、北京大学第一医院、北京大学第三医院、首都医科大学附属北京口腔医院、中南大学湘雅二医院、中山医院、兰州近代物理研究所等。作者在智慧医疗方面的研究成果，多是在与医学专家相互交流、反复磨砺中才诞生的，感谢他们在医学培训与方法讨论中付出的时间与精力，以及提供的数据样本与专业评价。同时，也感谢作者指导的历届学生，包括许致远、党金源、冉静、陈云、王璐、吴文彬、黄甘露、牛增君、刘致鸣、曾芝兰、薛怡蓉、卢阳等同学，他们为本书成文提供了诸多文字与数据素材。
本书得到了国家自然科学基金重点项目（编号：92067202）与面上项目（编号：62071058）、国家重点研发计划项目（编号：2021YFE0205300）、国家新一代人工智能产业创新重点任务揭榜项目、北京市首都卫生发展基金项目（编号：2020-2-4079）的大力支持，在此一并表示感谢。
特别说明的是，本书为黑白印刷，部分图片展示效果不佳，对于这些图片，读者可扫描下方二维码查看彩色版。提供彩色版的图片均在图题后以“（电子版）”进行了标注。
由于作者才疏学浅，书中难免有不足之处，热切希望广大读者多提宝贵意见和具体建议，以便进一步修改完善。

牛凯、贺志强
于北京邮电大学

第1章 人工智能理论 001～041
1.1　机器学习与深度学习概述	001
1.2　聚类与降维算法	003
1.2.1　K-means算法	003
1.2.2　主成分分析	003
1.3　分类算法	004
1.3.1　逻辑回归与KNN	004
1.3.2　决策树与随机森林	005
1.3.3　支持向量机	006
1.4　基于监督的深度学习	007
1.4.1　深度神经网络	007
1.4.2　卷积神经网络	015
1.4.3　循环神经网络	022
1.5　基于半监督的深度学习	025
1.5.1　生成对抗网络	025
1.5.2　深度强化学习	031
1.6　迁移学习	034
参考文献	039

第2章 智慧医疗信息系统 042～063
2.1　医疗信息与医疗系统	042
2.1.1　医疗大数据	042
2.1.2　医院信息系统	046
2.1.3　影像存储与传输系统	047
2.1.4　实验室信息系统	049
2.2　医学影像	051
2.2.1　超声成像	051
2.2.2　X线成像	052
2.2.3　CT与磁共振成像	053
2.2.4　其他影像	055
2.3　人工智能在医学诊疗中的应用	056
2.3.1　智能影像分析	056
2.3.2　智能辅助诊疗	059
2.3.3　智能药物研发	060
参考文献	062

第3章 眼部影像分析 064～100
3.1　角膜塑形术	064
3.1.1　角膜概述	065
3.1.2　基于机器学习的适配状态评估方案	067
3.1.3　测试结果与分析	071
3.2　视网膜眼底血管结构分割	073
3.2.1　视网膜眼底血管结构分割概述	073
3.2.2　基于数字图像处理的眼底血管分割方法	074
3.2.3　基于深度神经网络的眼底血管分割方法	077
3.2.4　实验数据集及评估指标	079
3.2.5　测试结果与分析	080
3.3　白内障自动分级	081
3.3.1　白内障概述	081
3.3.2　基于支持向量机的分级算法	083
3.3.3　基于深度神经网络迁移的联合分级算法	085
3.3.4　实验数据集与评估指标	088
3.3.5　诊断结果与分析	089
3.4　白内障糖尿病视网膜病变联合诊断	090
3.4.1　糖尿病视网膜病变概述	090
3.4.2　基于多任务学习的联合诊断方案	092
3.4.3　实验数据集	095
3.4.4　诊断结果与分析	096
参考文献	099

第4章 X线影像分析 101～133
4.1　颅部标记点自动识别	101
4.1.1　X线头影测量概述	101
4.1.2　基于深度神经网络的自动标注	103
4.1.3　实验数据集及预处理	107
4.1.4　测试结果与分析	108
4.2　大骨节病自动判别	109
4.2.1　大骨节病概述	109
4.2.2　手部X线影像图像预处理	111
4.2.3　基于卷积神经网络的特征提取	113
4.2.4　测试与分析	116
4.3　骨肿瘤智能诊断	117
4.3.1　骨肿瘤概况	118
4.3.2　骨肿瘤良恶性判别算法	119
4.3.3　实验结果与分析	124
4.4　骨肿瘤坏死率预测	126
4.4.1　基于Pix2Pix网络的单张样本生成	126
4.4.2　基于LSTM-GAN网络的时序样本生成	129
4.4.3　基于3D-CNN网络的坏死率分类预测	130
参考文献	131

第5章 内脏CT影像分析 134～170
5.1　主动脉夹层智能诊断	134
5.1.1　主动脉CT影像概述	134
5.1.2　主动脉夹层智能诊断方案	136
5.1.3　实验数据及结果分析	142
5.2　腹腔CT影像智能分割	145
5.2.1　肝脏/肾脏智能分割概述	145
5.2.2　肠道器官智能分割概述	147
5.3　肝脏/肾脏智能分割	150
5.3.1　肝脏/肾脏智能分割方法	150
5.3.2　实验数据及结果分析	157
5.4　肠道器官智能分割	160
5.4.1　肠道器官智能分割难点	160
5.4.2　肠道器官智能分割方案	161
5.4.3　实验数据及结果分析	167
参考文献	168

第6章 手术辅助治疗 171～186
6.1　手术器械自动识别	171
6.1.1　手术器械分类及检测概述	171
6.1.2　基于深度学习的手术器械识别	172
6.1.3　手术器械目标检测实例及应用	174
6.2　手术流程分析	176
6.2.1　手术流程分析概述	176
6.2.2　基于时序信息的手术流程分析策略	177
6.3　手术视频摘要生成	179
6.3.1　视频关键帧提取及摘要生成原理	179
6.3.2　基于无监督学习的手术视频摘要生成	181
6.4　机器人辅助手术	183
6.4.1　机器人手术简介	183
6.4.2　基于强化学习的机器人辅助手术	184
参考文献	185

第7章 肿瘤放射辅助治疗 187～207
7.1　放射医学	187
7.1.1　放射治疗简介	187
7.1.2　人工智能在放射治疗中的应用	190
7.2　质子放疗与重离子放疗	191
7.2.1　质子放疗	191
7.2.2　重离子放疗	192
7.2.3　质子/重离子放疗优势	193
7.3　基于神经网络的靶区勾画	194
7.3.1　靶区勾画简介	194
7.3.2 建模方法	197
7.3.3　模型框架与模型训练	200
7.3.4　性能测试与评估	202
参考文献	204

第8章 慢性病饮食推荐 208～235
8.1　慢性病概述	208
8.1.1　高血压	208
8.1.2　糖尿病	210
8.1.3　慢性肾脏病	211
8.2　慢性病的饮食指导	212
8.2.1　基本营养素	213
8.2.2　主食与副食分析	214
8.3　慢性病的饮食推荐	224
8.3.1　基于线性规划的饮食推荐	225
8.3.2　基于遗传算法的饮食推荐	229
参考文献	234

第9章 流行病大数据分析 236～258
9.1　流行病传播模型	236
9.1.1　流行病传播模型概述	236
9.1.2　SIR模型	237
9.1.3　SEIR模型	239
9.2　SARS传播分析	241
9.2.1　SARS概述	241
9.2.2　SARS传播模型分析	243
9.3　MERS传播分析	251
9.3.1　MERS简介	252
9.3.2　MERS传播模型分析	253
参考文献	257

第10章 分子生物医学 259～290
10.1　遗传学基本概念	259
10.1.1　DNA和RNA的结构	259
10.1.2　蛋白质结构与编码	260
10.1.3　冠状病毒结构	262
10.2　新型冠状病毒演化分析	263
10.2.1　多序列比对	264
10.2.2　构建病毒遗传演化树	272
10.2.3　病毒tMRCA及进化速率估算	279
10.3　药物筛选	283
10.3.1　药物筛选介绍	283
10.3.2　基于人工智能技术的小分子药物筛选	285
参考文献	288