基于知识图谱特征的影像病例库构建：设想与实践

魏晓婷 周旭辉 马微妹 谢新凤 蔡南盛 张桂智

知识图谱（knowledge graph）是由实体和关系组成的多关系图，其中实体被视为“节点”，关系被视为“边”，各“节点”通过“边”相互联结，构成网状知识库，把碎片化的信息、知识进行融合、归纳、分析及管理［1］。

医疗领域知识具有专业性强、知识密集、信息复杂等特点，是知识图谱应用较为广泛的垂直领域之一。近年来，多个医学知识图谱的构建与应用被提出，例如由北京大学、郑州大学共同研发的中文医学知识图谱CMeKG［2］、上海曙光医院构建的中医药知识图谱等［3］。除此之外，也有学者构建了便利于患者的基于知识图谱、深度学习和社交媒体的问诊推荐系统［4］，从多个维度为患者提供就医推荐服务。赵悦淑等［5］通过检索1990—2020 年30 年间中国知网和PubMed 中文医学知识图谱文献并分析，得出结论：中文医学知识图谱起步于2009 年，并在2018—2020 年快速发展，其中发展进步较大的方向主要为中医药、影像智能及疾病风险预测等。

当知识图谱被应用于教育领域时，其实质是将课程中相关知识点进行解析，并挖掘各知识点间的潜在关系。在知识图谱的帮助下，各种学习资源，如图像、文字、测试、多媒体等，都能以其最适宜的方式、可视化地展示知识点之间的关系和逻辑脉络，形成紧密相连的知识网络，发现隐藏的“知识孤岛”，为学生提供全方位、多模态的学习体验，有助于构建知识体系［6］。

医学影像学是一门应用基础医学与临床医学相互交叉和渗透、综合性很强的学科。传统的大班理论教学结合示教课均以讲授教学法为主，在医学影像学教学中存在比较多的局限性，例如缺乏空间立体感、难以调动学习兴趣及积极性、无法结合影像特征与病理生理关系等。因此，引入新型教育模式，实现多样化、多层次、多模态教学，对提升医学影像学教学效果具有积极意义。

本研究将通过构建一个基于知识图谱特征的非在线局域网影像示教病例网页，融合传统教学模式，以期建立基础-临床-前沿相结合的立体知识结构，提升学生学习积极性、自主学习能力及独立思考能力，提高综合分析、增进疾病诊断及鉴别诊断思路的能力。

1 传统医学影像学教学模式存在的问题

医学影像学通过影像技术手段对人体器官形态和功能改变进行评价，并结合相关临床指标进行综合分析而作出诊断，是一门实践性很强的课程。随着影像技术的发展，逐渐由单纯形态和功能评价进展到代谢、分子学研究，由诊断向诊断和治疗共存的临床综合学科发展［7］，涉及的相关知识碎片大量增长，积沙成塔，如果无法将碎片化知识加以整合，则难以构建诊断思路。

传统医学影像学教课多基于器官疾病，以教师为中心传授理论知识，通过1～3 张典型病例图像展示最关键的影像特征，能即时形成对疾病直观印象，但过于简单、局限，不仅缺乏学习主动性，且无法形成立体结构思维，实际应用能力差，教学与临床应用存在较大断层。

2 基于知识图谱特征的影像病例库设计理念

“熟悉正常，发现异常” 是医学影像学临床应用第一步，解剖是影像诊断的形态基础，只有熟悉解剖，才能识别正常组织和异常病变，并对病变做出定位。生理和病理是影像诊断的关键，理解正常生理改变，有助于对器官功能进行评价；而疾病影像表现，包括病灶信号/密度、内部征象、强化模式等均有其相对应的病理改变，掌握疾病相关病理改变、了解病理机制有助于提高诊断信心，对准确性及诊断是至关重要的。因此，整合生理学、病理学、解剖学及影像学知识，能更好地在临床实践中将理论知识进行转化、应用，为疾病诊断和鉴别诊断提供理论基础。诊治是影像诊断的目的，诊断是影像在临床应用中的首要目的，但为临床提供治疗依据及对治疗后疗效的评估也是影像的重要任务。关注疾病的相关治疗指南，回答临床关注问题并进行延展性思考，例如提供是否有周围侵犯、转移等相关信息也是重要内容。综上所述，建立解剖-生理及病理基础-临床-前沿相结合的立体知识结构或许是医学影像学教学改革的大方向。

基于知识图谱特征的医学影像学整合教学，将解剖、生理及病理、影像、临床及前沿结合，在节约查阅、翻找资料的同时，提高了教学的效率及效果。将完整影像图像拷贝、导入，由单调的单一或少数几张图像转换为临床工作所示一系列连续图像，使学生可以自主浏览原始图像及多平面重组（multi-planar reconstruction，MPR）、容积再现（volume rendering，VR）等重组图像，为其提供多层次、多方位、多角度的学习资源，能够调动学生的主观能动性，提高立体空间思维能力，使疾病相关影像特征更具体、形象，提高实践能力并初步形成诊断思维决策树。

3 基于知识图谱特征的影像病例库的构建

基于知识图谱特征的影像病例库的构建包括：病例信息获取、处理及存储，网站设计、应用及管理。

3.1 知识图谱实体（节点）的选取

根据中山大学医学院医学影像学教学大纲的要求，扣紧教学目标和知识点，结合课堂讲授的重点、难点内容挑选具有代表性的典型病例。着重于五大系统（呼吸系统、消化系统、泌尿系统、骨与关节系统及中枢神经系统等）中需要重点掌握和了解的典型病种，并适当增加临床常见但教学大纲中未提及的病种。

通过临床病历系统，查询并收集患者病史，包括基本信息、主诉、现病史、既往史、婚育史、专科体检及实验室检查（如血常规、肿瘤标志物等）；收集PACS 系统上影像学检查资料（包括DR、CT、MR）；收集病理、免疫组化结果；查询疾病相关的专家共识与诊治指南（图1）。

图1 知识图谱构建框架。

3.2 知识图谱信息处理、存储

对收集的病例资料进行筛选、分类及归纳，保证数据准确性、完整性。重点筛选与所收集病例相关的临床病史和体征，关注并提取与疾病相关的影像特征。为确保全面性，每个病种尽量提供多个病例，以最大程度地涵盖疾病相关的影像特征。以病理结果为诊断金标准，阐述影像特征与病理、病生、解剖基础的关联，分析影像特征、基础知识与临床的内在联系、构建关系网，并提供诊断与鉴别诊断思路、专家共识与诊断指南等知识图谱特征。所有收集的病例相关资料将存储在一台固定且独立的计算机上。

3.3 影像示教病例库网站的设计

遵循五大系统分类，构建病例库目录，并根据教学大纲设立各系统子目录，例如，在中枢神经系统类别下，包含颅脑外伤、脑血管疾病、颅内肿瘤、感染性疾病等分支。创建界面简洁、操作简单方便的示教病例库网站，以提供病例信息查询、提交和交流等功能，实现病例信息的展示、查询和分析。

3.4 影像示教病例库网站的应用

学生课前、课后可以利用自己的电脑或访问多媒体教室中的网站，通过校园局域网或与其他学校的学生通过互联网进行学习信息的共享和交流［8］。教师授课时可利用病例库内病例更直观、方便地辅助教学。

3.5 影像示教病例库网站的管理

鉴于医学数据蕴含患者私密信息，因此在数据处理过程中，必须消除相关身份标识，确保隐私得到充分保护。同时，需限制局域网使用范围，以确保数据安全性。

针对影像示教病例库，设计者需实施日常管理，对病例信息数字化服务过程进行监控和质量控制，包括对数据的审核、对网站运行状态的监控、对用户反馈的处理等。由于医学知识更新周期日益缩短，病例库应定期进行病例补充、更新或修正治疗指南和专家共识。随着病例库内容逐步完善、优化，将有效提升学生相关知识水平及资源获取效率，同时有助于提高教学效率及效果。

图2 以骨肌系统的化脓性骨髓炎为例，展示影像示教病例库的示意图。

图2 影像示教病例库系统平台示意图。

4 讨论

医学教学改革是当今我国医学教育发展趋势。2020 年9 月，国务院办公厅印发《关于加快医学教育创新发展的指导意见》中明确指出深化本科医学教育教学内容、推进医学教育课堂教学改革、着重提高教学水平的要求，强调现代信息技术手段与医学教学的融合，关注基于器官系统的基础与临床整合式教学改革［9］。近年来多种教学模式被研究、应用，包括翻转课堂、思维导图、以问题为导向（problem-based learning，PBL）或以案例为基础（case-based learning，CBL）的混合式教学等［10］。

知识图谱理论的学习方法在教学改革中受到的关注日益增多，已经有多个专业、学科进行基于知识图谱理论的教学改革研究［11］。刘振丙等［12］将知识图谱应用到信息论这一新兴学科，通过调动学生的实践能力、加深对信息论的理解和引用以达到提升教学质量的目的。在医学方面，在流行病学教学中构建教育知识图谱以提供教育智能服务、优化教育决策、促进教育公平，可提升教育教学过程的效率与效果［13］。既往已有学者尝试构建结构模型读片知识图谱以辅助影像诊断、为临床提供较为专业的辅助决策，但尚未有关于医学影像学教育方面的知识图谱被构建及应用。

医学影像学被认为是链接基础医学和临床医学的一门重要桥梁课程［14］，也是近年教学改革研究的重要发展课程之一。医学影像学课程教学目前多仍采用传统的“大班理论教学联合示教课”围绕器官系统进行授课［15］，存在较多局限性。有学者认为PBL 的教学方法适用于医学影像学教学，它使学生具有探索性、主动性，但是该教学方法耗费时间较多，并不适宜普及到教学大纲中全部章节的学习［16］。既往已有学者构建并应用基于PACS 的医学影像资源库以培养学生的实践技能和临床思维能力，提升教学质量［17］。本研究建立基于知识图谱特征的医学影像学整合教学，以临床病例的影像学表现为中心，将解剖、病理、影像和临床整合成知识图谱，可为学生提供整合和应用相关医学知识的学习工具，带动更广泛的临床认知，加深对相关知识的记忆，发挥医学影像学作为链接基础医学和临床医学桥梁课程的重要作用。同时，知识图谱的应用，使教育过程变得更加个性化，学生可根据自己的学习需求和兴趣，探索知识图谱中的不同分支，发现并总结知识点之间的关联，知识图谱还能实时跟踪学生的学习进度，为学生提供个性化的学习建议；教师可通过知识图谱辅助教学、优化教学方案、提高教学质量，并可根据后台数据分析学生学习进度及情况，根据其对不同模块学习应用时长大致判断学生对疾病理解的难点，调整教学内容和方式，使教学更加精准、有效。

本研究所构建的基于知识图谱特征的非在线局域网影像示教病例网页存在一些局限性。首先，当前图像存储方式不够高效，且导出的图像存在无法进行窗宽、窗位调节、后处理重组等问题，这不仅会影响图像观感，也可能对图像分析及诊断造成困扰。后续需对图像存储方式进行优化，提高其效率及实用性。其次，目前病例的选择以临床影像教学为主要目的，对于正常影像解剖图谱关注不足，后续需在病例库中引入正常影像解剖图谱，使其更加全面。最后，目前的病例库覆盖面窄，仅供小范围的学生使用，这在一定程度上限制了其影响力和作用，为了使更多医学生和临床工作者受益，后续将进一步对病例库网页设计进行优化、对病例进行补充及完善以进一步推广应用。