谷歌SMILY：反向图像搜索癌症诊断

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近日，谷歌的研究人员发明了一种名为名为SMILY（Similar Medical Images Like Yours）的工具，医生对样本可疑区域标记过后，这个工具可以对该区域的癌细胞进行反向图片搜索（用已知的图片在数据库中搜索相似的图片），来帮助医生提高发现和诊断癌症的效率。

一般情况的癌症诊断过程是，医生在显微镜下检查组织样本，并根据癌细胞的形状或信号尽可能的寻找出样本中的癌细胞。这是一个漫长而艰巨的过程，因为每一种癌细胞和每个人的身体都是不一样的，医生不仅要查看病人的细胞，还要将样本中的细胞和数据库中已知的癌细胞进行对比，这样才能判断出患者的细胞是否发生了癌变。

为了解决这一问题，谷歌的研究人员想了一个办法，利用机器来减轻医生在诊断过程中的负担。

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一、机器用图片搜索找出相似样本

众所周知的是，机器非常擅长将相似的图像互相匹配，当医生把一张照片放入该系统中的时候，系统可以帮助医生找到视觉上相似的图片，这一项技术已经被用于医学的自动化的过程。例如，计算机系统经过训练之后，它便可以突出X光或核磁共振的区域。

尽管计算机系统的这一项能力非常优秀，但因癌症病理学的复杂性，它不能仅凭简单的相似图片搜索就检测出癌症。例如，两个样本一个来自于肺，一个来自于胰腺，虽然这两个样本在视觉上已经十分相似，但是这两个部位的情况还是存在非常大的差别。所以癌症诊断目前还需要有经验的医生来判断患者是否患癌。

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二、机器利用医生圈出的细节进行更精确的图像搜索

谷歌的研究团队意识到了机器在癌症诊断方面的不足和机遇，他们意识到，医生不仅要了解整体视觉的相似性，还需要了解样本更多的细节。所以他们建立了SMILY，这是一种强化过的反向图片搜索系统，它专门用来组织检查和诊断癌症。

这一系统的使用方法是，医生向该系统中放入一张巨大的高分辨率的载玻片图片，图片上面是染过色的组织切片。当这种图片进入系统后，医生就可以像往常一样检查这个组织切片，当他看到可疑的部分之后，把这一部分圈出来，SMILY将执行图像匹配算法，把圈中的部分和癌症基因图谱的整个语料库（癌症样本数据库）进行对比。

SMILY系统会将相似的区域在侧边框中显示出来，医生可以很方便的阅读这个内容。医生圈中的部分不仅可以是他们观察的部分，也可以是特定类型或特定部分的细胞。

谷歌研究人员推出新工具，帮助医生提升诊断癌症效率

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三、根据医生的反馈结果，机器可不断进行迭代

研究人员写道，医生需要在个案的基础上引导和细化搜索结果，这样才可以找到他们真正想要的。这个系统通过生成假设，然后搜集数据来验证这些假设，最后系统用迭代的方式重新测试先前的假设，以满足医生真正的需求。

具体操作过程包括三个部分。首先，医生选择一个他们重点关注的区域，系统只需关注这个区域，而忽视其他部分，然后去找到和这个部分相似的图片。

接下来，医生可以选择一个看起来较为相似的结果，系统就能反馈一个更相似的结果，以此类推，医生可以选出一个最相似的结果。这就可以让用系统不断进行更新迭代。

最后，通过对系统不断进行训练，让系统可以了解搜索结果中何时会出现哪些特征，例如融合腺体、肿瘤前体等。如果有人能够确定某些特征与搜索结果无关，系统也可以把这些例子去掉。系统就是依赖这个方法不断进行迭代更新。

谷歌研究人员推出新工具，帮助医生提升诊断癌症效率

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结语：机器可在医疗系统中发挥更大的作用

这个过程还只是一个实验，还没有得到应用。因为癌症检测本身是一项复杂的事情，要想这个系统彻底改变癌症诊断的几率还不是很大。

但这是一个非常好的开始，在未来我们还需要不断探索新的工具和方法，去解决更多的医疗问题，使得机器在医疗领域发挥越来越大的作用。

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文章来源：智东西