使用深度學習法偵測超音波下頭頸部惡性淋巴結

對於臨床醫生來說，頸部腫塊一直是具有挑戰性的課題。 在這些眾多診斷中，我們最需要警惕的是惡性頸部淋巴結轉移，主要是因為通常這代表預後較差的結果。 而除了病史和身體檢查，我們還可以使用超音波來檢測頸部淋巴結。 儘管超音波檢查有許多優點，但實際上仍是有缺點。 近年人工智能越來越常應用在影像診斷上。藉由神經網絡的深度學習我們可以弭補超音波先天缺點。 從臨床上頸部淋巴結腫塊患者收集超音波圖像，與其病史臨床診斷進行結合，再結合神經網路的幫助，我們運用GoogleNet以及AlexNet做轉移學習，準確率可以達到0.81及0.90的準確率，從理論上證實使用該模型來幫助提供圖像診斷的客觀建議。