大肠癌是全球第二大常见的癌症，大约90%的病例发生在50岁以上的人群中。癌细胞起源于结肠的内表面或肌层，可以穿透结肠的深层并扩散到其他器官。如果不及时治疗，这种疾病会危及到人们的生命。

当前的结肠癌筛查是通过柔性结肠镜进行的。该过程通过使用安装在内窥镜上的摄像头对结肠和直肠的粘膜衬层进行目视检查，然后对出现的异常区域进行活检以进行分析。尽管这是当前的医疗标准，但它也有缺点。首先，该技能依赖于视觉检测，但是肉眼很难检测到小的病变，早期的恶性肿瘤往往被忽略。其次，视觉内窥镜检查只能检测肠壁表面的变化，而不能检测肠壁深层的变化。

华盛顿大学圣路易斯分校麦凯维工程学院的生物医学工程教授Quing Zhu和生物医学工程博士生Yifeng Zeng正在开发一种新的成像技能，该技能可以提供准确，实时的计算机辅助诊断大肠癌。

研究人员利用深度学习(一种机器学习)技能，对来自结肠组织样本的26000多帧成像数据进行了分析，以确定该方法的准确性。与病理报告相比，在这项初步研究中，他们能够满分准确地鉴别肿瘤。

这是初次将这种类型的成像与机器学习相结合的报告，以区分健康的大肠组织与癌前息肉和癌性组织。研究结果发表在《Theranostics》杂志的网络版上。

这项研究技能基于光学相干断层成像(OCT)，这是一种光学成像技能，已经在眼科应用了20年，用于拍摄视网膜图像。然而，麦凯维学院和其他地方的工程师一直在把这项技能用于其他用途，因为该技能可提供高达1至2毫米成像深度的高空间和深度分辨率。OCT能检测健康组织和病变组织对光折射的不同，对癌前病变和早期癌症的形态学改变高度敏感。进一步发展后，该技能可与传统结肠镜检查一起用作实时，非侵入性成像工具，以协助筛查位置较深的癌前息肉和早期结肠癌。

论文的主要作者，华盛顿大学医学院马林克罗德射线研究所放射学教授Quing Zhu说：“我们认为，这项技能与结肠镜内窥镜相结合，将对外科医生诊断大肠癌非常有帮助。有必要进行更多的研究，但是我们的想法是，当外科医生使用结肠镜检查检查结肠表面时，可以将该技能局部放大，以帮助更准确地诊断较正常组织更深的癌前息肉和早期癌症。”

两年前，这篇论文的主要作者曾开始使用OCT作为研究工具，对医学院从病人身上取下的结肠直肠组织进行成像。他观察到健康的结肠直肠组织有一种类似于牙齿的模式。然而，癌前病变和癌组织很少出现这种情况。牙齿的形状是由结肠直肠组织的健康粘膜组织的光衰减引起的。

Yifeng Zeng开始与另一位研究生徐世奇(Shiqi Xu)合作，他于2019年从麦凯维工程(McKelvey Engineering)获得了电气工程硕士学位，并且是该论文的主要作者，他们的主要工作是训练视网膜神经网络模型RetinaNet模式处理数据，识别和学习组织样本中的模式。他们使用从患者组织样本中的20个肿瘤区域，16个良性区域和六个其他异常区域获取的约26,000张OCT图像对网络进行了训练和测试。使用标准组织学将通过该系统预测的诊断与组织标本的评估进行比较。病理学家Zahra Alipour和Heba Abdelal协助进行了比较。研究小组发现敏感性为满分，特异性为99.7%。

“我们的系统的独特之处在于我们可以探测到图像中的结构模式，”Zeng说。“利用OCT，我们可以在所有正常组织中发现一种模式，然后我们可以用这种模式来分类异常组织和癌变组织，从而做出准确的诊断。”

Zhu，Zeng和团队与生物医学工程副教授Chao Chao合作开发了一种导管，该导管可与结肠镜内窥镜同时使用，以分析结肠组织表面的牙齿状图案并从RetinaNet癌症外科医生那里得到一个获得大肠癌的概率。

Zeng说：“目前，我们可以在4秒钟内获得反馈，随着计算速度和导管的进一步发展，我们可以向外科医生实时提供反馈。”

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