近年來，深度學習技術廣泛應用于計算機輔助診斷，然而收集有經驗專家的標注診斷結果數據，用以監督和訓練深度神經網絡計算機診斷模型成本較高。有研究顯示，醫生的眼動軌跡包含一定模式特征以及大量診斷相關信息，并與診斷結論密切相關。

近期，來自上海科技大學的研究團隊使用放射科醫生眼動信息構建計算機輔助診斷網絡。研究成果發表于《IEEE Transactions on Medical Imaging》，題目為：Follow My Eye: Using Gaze to Supervise Computer Aided Diagnosis。研究人員使用眼動儀采集模擬臨床工作狀態下的醫生眼動數據，使用軟件記錄使用者在屏幕上的注視位置和相應的時間戳，直到有信心做出診斷決定，眼動信息數據覆蓋醫生讀片和診斷完整周期。在構建計算機輔助診斷網絡時加入注意力一致性（Attention Consistency, AC）模塊，對計算出的網絡注意力圖與眼動注意力圖進行約束。研究在膝關節X光平片數據上進行了驗證，結果表明，放射科醫生的眼動信息約束可以有效提高網絡對病變部位的定位能力，不需要額外標注時間的眼動監督模型在X光骨關節炎分級任務中性能優越。

研究證明了放射科醫生閱片時的眼動信號可以作為監督深度神經網絡訓練的有效信息，探索得出了基于深度神經網絡的計算機輔助診斷系統的簡單有效的訓練方法，為發展計算機輔助診斷提供了新的思路。

原文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9694633

注：此研究成果摘自《IEEE Transactions on Medical Imaging》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

知前沿，問智研。智研咨詢是中國一流產業咨詢機構，十數年持續深耕產業研究領域，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。專業的角度、品質化的服務、敏銳的市場洞察力，專注于提供完善的產業解決方案，為您的投資決策賦能。