宮頸癌是全世界女性第二高發癌癥,2020年全球有超過50萬婦女罹患宮頸癌,并有約34.2萬人因此死亡。雖然接種HPV疫苗能夠顯著降低宮頸癌的發病率,但是HPV疫苗的覆蓋面有限,特別是在高齡婦女人群和發展中國家未得到有效接種。世界衛生組織(WHO)在2020年世界衛生大會上提出了《加速消除宮頸癌全球戰略》,呼吁適齡女性定期接受宮頸病變篩查,從而有效預防或及時治療宮頸癌。雖然宮頸區域組織活檢是確診宮頸病變的金標準,但病理活檢有創,不僅體驗不佳,而且還可能引起宮頸出血、感染等并發癥,不適用于大規模人群的定期篩查。細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查是臨床常用的宮頸病變無創篩查方法。然而細胞學檢查的靈敏度較低,HPV檢測的靈敏度高但存在較多的假陽性情況,陰道鏡圖像檢查高度依賴醫生經驗且準確度不高。因此,提升宮頸病變無創篩查效率,實現客觀、精準的早期篩查,有助于臨床建立全覆蓋的宮頸癌篩查體系,也將助力《健康中國行動(2019-2030)》之婦幼健康促進行動的貫徹落實。
近日,中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所夏威副研究員提出了一種跨模態融合細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查結果的宮頸病變無創篩查新方法(如圖1所示)。該研究共納入2160例接受宮頸病變篩查的受試者,其中正?;虻图墑e病變1718例,高級別病變或宮頸癌442例。團隊利用深度學習方法構建了陰道鏡圖像自動篩查模型,輸出患者病變概率,實現陰道鏡圖像客觀定量的解讀;并對細胞學檢查結果和HPV檢測結果進行類別編碼,采用邏輯回歸方法將類別編碼與陰道鏡圖像自動輸出的病變概率跨模態融合,從而構建綜合篩查模型。
研究結果表明,基于跨模態融合的綜合篩查模型的準確率達到92.1%,顯著優于單一篩查方法(細胞學檢查、HPV檢測和陰道鏡圖像檢查的準確率分別為74.9%、74.2%和75.1%),證明現有篩查方法所反映的疾病特征具有較好的互補性。所提方法在不改變現有宮頸病變篩查流程的情況下,有效整合現有臨床診斷手段,彌補了各自的局限性,通過信息深度融合實現篩查效率的提升,為客觀、精準的宮頸病變無創篩查提供一種更加完備的新手段,特別是有助于提升我國基層醫療機構的宮頸癌早期篩查能力。
該研究受山東省重大科技創新工程、國家自然科學基金委等項目資助,相關成果發表于國際醫學信息學協會官方期刊International Journal of Medical Informatics(論文鏈接: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2021.104675)。
基于跨模態融合的宮頸病變無創篩查方法流程圖