人工智能在细胞图像识别远程会诊中的应用

凌励，教授，希森美康医用电子（上海）有限公司副总，Sysmex 执行与应用学院院长，中国医学装备协会检验医学分会常委，中国研究型医院学会血栓与止血专业委员会常委，中国老年保健医学研究会检验医学分会常委。主要研究领域为：血液分析、尿液分析、血栓与止血标准化流程的建立及临床应用。近年来以第一作者在国内外核心期刊发表论文30多篇。副主编《血液分析技术与临床》、《尿液分析技术与临床》，《临床检验装备大全-仪器与设备分册》核心编委；中国《血液分析仪》行业标准编者，中国《血细胞复检规则制定工作组》成员，参与了中国多中心《血细胞分析》、《尿液分析》及《血栓与止血》复检规则及自动审核规则的临床研究及规则制定。

在血液日常检验工作中，外周血涂片细胞形态的显微镜检查是血液病诊断最基本、简便实用的检查方法。然而，人工显微镜镜检分析常受到诸多客观及主观因素的影响。实验室所使用的仪器、试剂、检测方法等客观因素直接影响了血细胞形态的分析结果质量，包括推片方法、染液质量、缓冲液pH值、染色时间和温度，以及干燥方法等都会造成分析结果的较大差异。人为主观因素如各级别医院人员细胞形态知识水平差异，人员对细胞分类标准理解的不同都会导致细胞形态分析的误诊或漏诊，会直接影响临床医生对许多疾病尤其是血液病的预防、诊断、鉴别诊断及愈后判断。因此，在实验室检验中需要一种标准化的全自动血细胞形态学分析手段和技术方法，由此催生了人工智能细胞图像识别系统的开发和发展。

一、人工智能细胞图像识别远程会诊系统概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。结合高性能计算机技术以及实验室LIS系统在医疗领域较为普遍的应用，人工智能细胞图像识别也被称为数字化细胞形态分析仪结合配套的远程软件和服务器软件被逐渐广泛用于血液分析实验室。数字化细胞形态分析仪类似于细胞形态学分析人员，其成熟和完善是需要长时间的图像识别训练和临床应用经验的积累。CellaVision在1994年开始研发随后推出了第一代细胞图像识别系统DiffMaster Octavia系统，在随后的8年左右时间又对第一代系统进行不断地升级和改进，于2003年左右开发了DM96自动化数字细胞形态分析仪，之后又经过了10余年的技术革新于2014年上市了能与XN系列血液分析流水线整合在一起的DI-60自动化数字细胞形态分析仪，结合远程协作软件，形成了细胞图像识别远程会诊系统。目前全球有5000家左右实验室在使用DM96或DI-60进行常规细胞形态学复检工作，DM96和DI-60已经逐渐成为数字化细胞形态学分析领域的国际标准。

二、人工智能细胞图像识别远程会诊系统设计

1. 基本原理：DI-60具有独创性的专利技术的自动显微镜，以及改良的样本传送装置，使其更便于用户操作使用。DI-60对白细胞分类的原理均是基于先进的人工智能神经网络系统（Artificial Neural Networks，ANN）对细胞特征进行运算分析。ANN是一种可以处理大量高度相关或平行关系的信息处理软件工具，模拟生物的神经系统，有大量类似于神经元的高度相关联的处理单元，通过类似于神经元殊途的权重链相互连接。所用的ANN经过了上万个已知细胞图像训练，所用到的细胞图像都是经过至少三名细胞形态学专家一致认可的图像。DI-60可以自动进行外周血白细胞分类计数、红细胞形态预定性分级以及估算血小板值。远程协作软件可以帮助实验室实现人员灵活作业，远程审核仪器阅片结果，实现实验室之间的远程会诊协作。

2. 系统组成：细胞图像识别远程会诊系统主要由两部分组成：（1）DI-60全自动数字细胞形态分析仪：包括具有独创性的专利技术的自动显微镜、改良的样本传送装置、CCD彩色照相机和装有细胞定位及特征分析软件的计算机；（2）远程协作分析软件：远程协助分析软件连接到DI-60分析仪数据库上，实验室人员可以远程访问待审核的血细胞涂片，实现细胞图像远程审核和会诊。

三、人工智能细胞图像识别远程会诊系统功能实现

（一）人工智能细胞图像识别在远程会诊系统工作中的流程

1. DI-60自动阅片：全自动推片染片完成血涂片制作后，可以通过轨道将血涂片自动送入DI-60进行形态学分析，DI-60自动预分类的外周血细胞包括：杆状核中性粒细胞、分叶核中性粒细胞、嗜酸性细胞、碱性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、早幼粒细胞、中幼粒细胞、晚幼粒细胞、原始细胞、反应性淋巴细胞、浆细胞等21种白细胞。结果均以该类细胞数量占计数的白细胞总数的百分比报告（见图1）。除白细胞类别以外，软件还将预分类有核红细胞、巨大血小板、血小板聚集、涂抹细胞及染液沉渣。对于外周血红细胞，标配软件可以预分类嗜多色性红细胞、染色过浅、红细胞大小不等、小红细胞、大红细胞、红细胞畸形等6种特征的红细胞。如果选配高级红细胞分析软件，除上述红细胞类别外，软件还预分类裂红细胞、盔形红细胞、镰刀形红细胞、球形红细胞、椭圆形红细胞、卵形红细胞、泪滴样红细胞、口形红细胞、棘状红细胞、豪焦小体、嗜碱性点彩红细胞、寄生虫等。分级结果为各类细胞数量占计数的红细胞总数的百分比，并按严重程度级别报告：“0”、“1+”、“2+”、“3+”，仪器会显示红细胞单层整体预览图（见图2）。除软件预设的白细胞及红细胞类别外，用户还可根据需要自定义分别添加多至10类白细胞及红细胞名称。在红细胞图像概览图中用户可以估计血小板的数量，通过预先设定的血小板估算因子进行血小板计数（见图3）。在DI-60完成预分类后，实验室人员对仪器预分类的所有细胞进行审核确认，最后发出细胞分类和计数的报告。对于所有DI-60分析的结果永久保存，当出现临床异议的时候，实验室人员也可以回顾查看样本细胞的形态。

图1. DI-60白细胞分类界面

图2. DI-60红细胞分类界面

图3. DI-60血小板分析界面

2. 细胞形态远程协作软件（CRRS）：CellaVision Remote Review Software（CRRS）远程协作分析软件安装在网络内用户的电脑上，通过网络或服务器与DI-60连接后，消除了审核阅片中的地域限制，远程用户可以轻松访问用户待审核的血涂片，可以在任何时间和任何地点对结果进行审核、调整和确认，完成远程会诊系统的工作流程（见图4），除自动存档和无法进入用户系统主机界面外，与DI-60功能一致，同一张血涂片可以在多个远程分析软件上打开。远程软件为灵活高效利用网络内的资源、实验室人员和技能创造了条件，并且解除了所有实验室全天候驻守形态学专家的需求。

图4. CRRS软件远程会诊流程示意图

3. 服务器远程软件（CSS）：CellaVision Server Software（CSS）软件，无论是在多个实验室的网络中，还是配备多台细胞形态学分析仪的单一实验室内，该软件实现了一种网络优化解决方案（见图5），所有连接的细胞形态学分析仪可与中央数据库实时传输数据，建立了易于设置和管理的可扩展中央IT架构。CSS软件可支持和管理多至70台仪器和75个远程终端数据。当细胞形态学分析仪和远程软件一起运行时，CSS软件可在一个或多个实验室创建单一精简的工作流程，数据库可基于先进先出的原则审核网络内待处理的血涂片，从而消除了所有站点全天候驻守形态学专家的需求，使实验室的运作更加方便。国内已经有使用这样服务器软件的用户，如华西医院通过CSS软件将四台DI-60的数据统一在一个数据库里放在服务器上，方便实验室管理和查询数据。

图5. CSS软件远程会诊流程示意图

4. 远程专家咨询会诊系统（SCRS）：通常细胞形态的鉴别及临床诊断，除细胞形态外，还需要结合病人的信息、临床的初步诊断、血常规检测结果、各种报警信息、相应的直方图和散点图等。为此厂商开发了Sysmex Cell Morphology Remote-Consultation System（SCRS）。该系统是基于物联网（IOT）技术开发的细胞远程咨询会诊系统，通过租用中国移动的专线建立起可以覆盖全国的无线网络系统，通过“设备对设备”（Machine to Machine，M2M）的数据传输接收系统，保证整个系统的安全运作。遇到疑难案例的医院老师，可以将会诊资料（细胞图像、检测结果文字和数字信息）上传至系统的服务器中 ,系统控制中心会根据案例特点、专家在线状态等信息，通过微信、邮件等多种方式向细胞形态学专家发出协助申请，会诊专家上网在SCRS专家端查阅会诊资料 ，在专家端中反馈会诊意见。安装运行SCRS系统需要血液分析仪、血液分析仪中间软件Laboman软件、M2M装置，该系统可支持IOS、Android和网页版。SCRS系统应用步骤如下（见图6）：

图6. 远程会诊专家系统工作流程示意图

（1）登陆SCRS系统用户端，输入账号和密码单击【登录】（见图7）。

图7. 登录SCRS系统界面

（2）病例信息选择及上传：实验室人员在SCRS用户端输入病人的标本号，并选择检验日期，点击查询便会显示患者信息，如果需要的话可手动输入病例描述，在列表中可对查询仪器检测结果、散点图直方图、报警信息、相关病史、镜检图片进行查看添加，操作完毕后点击【上传】（见图8）。

图8. 病例信息选择及上传界面

（3）专家登录SCRS系统专家端（见图9）。

图9. 登录SCRS专家端界面

（4）专家查阅病例，可以通过调整时间段来搜索病例，点击用户端求助传待阅片的疑难案例，点击【查阅】（见图10）。

图10. 专家查阅病例界面

（5）专家点击查阅用户端求助的疑难病例细胞形态图片，点击【诊断】可输入专家意见。点击【阅片完成】，专家诊断结束，结果传输到用户端（见图11）。如内容有误，专家可在查阅病例界面点击【退回】，输入退回原因，退回到专家端重新修改。

图11. 专家诊断病例界面

（二）人工智能细胞图像识别的主要优点和局限性

1. 细胞图像识别系统通过自动化的细胞定位和预分类，再经人工后分类的方法不仅提高了工作效率，也使白细胞分类更加客观、标准[1]。同时也会大大减少人工镜检的漏诊和误诊，保证了细胞形态分析质量, 有文献报道CellaVision的人工智能细胞图像识别系统对原始细胞的检测灵敏度可以高达100%[2]。

2. 缩短了阅片时间和TAT时间，提高了复检效率，减缓了实验室工作人员的压力[3]。

3. 使用远程软件解除了血涂片审核的地域和时间限制，有利于实验室人员间的协作，有利于形态学专家进行审核和会诊，更加充分和灵活地利用医疗资源。

4. 局限性：人工智能细胞图像识别系统不能完全取代人工镜检，其预分类结果还是需要人工确认审核才能发出报告，因此，实验室人员的形态学水平仍然是形态学检查质量的关键。

四、细胞图像识别远程会诊系统的应用

目前国内已有多家实验室使用细胞图像识别远程会诊系统，基本上采用同一家医院内不同分院或实验室之间的远程工作模式。细胞图像远程会诊系统在美国和欧洲国家的应用更加广泛，例如某地区中心医院与区域内其他医院之间，使用远程会诊系统后不再需要交通工具运送血涂片[4]；美国某商业实验室全国有66台全自动细胞分析仪，由25位形态学工作者每天通过远程会诊系统审核约3000张血涂片。通过细胞图像远程会诊系统的广泛使用，将给临床检验工作提供更多便利，并对检验医学的新趋势会产生不可忽视的影响。

参考文献

宋蓓, 张国军, 李芬芬等. 全自动数字细胞形态学分析系统CellaVisionTMDM96在外周血白细胞分类的临床应用评价. 检验医学与临床, 2015, 12(4), 481-483.

Stouten K, Riedl JA, Levin MD, Gelder W van. Examination of peripheral blood smears: performance evaluation of a digital microscope system using a large-scale leukocyte database [J]. Int J Lab Hematol.2015 Oct; 37(5): e137-40

Ceelie H, Dinkelaar RB, van Gelder W. Examination of peripheral blood films using automated microscopy; evaluation of Diffmaster Octavia and Cellavision DM96 [J]. J Clin Pathol, 2007, 60(1): 72-79.

Rollins-Raval MA, Raval JS, Contis L. Experience with CellaVision DM96 for peripheral blood differentials in a large multi-center academic hospital system [J]. J Pathol Inform, 2012, 3(1): 29.