騰訊優(yōu)圖×廈大再破三項醫(yī)療AI世界紀錄，提升胸部器官分割準確度
李根 假裝發(fā)自 芙蓉寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
騰訊的救命AI征程，又往前邁出重要一步。
最新揭曉結果的全球胸部多器官分割大賽，騰訊旗下頂級AI實驗室——騰訊優(yōu)圖與廈門大學王連生老師實驗室聯(lián)手，以TencentX之名從全球638支隊伍中脫穎而出。
最終在最關鍵的Dice指標上取得3項第一和1項第二的佳績，刷新3項全球新紀錄，準確率達到國際最高水平。
此前，依然是騰訊優(yōu)圖和廈大聯(lián)手的TencentX團隊，在肝分割、肝腫瘤分割兩項技術挑戰(zhàn)賽中斬獲世界第一。
半年之內，騰訊優(yōu)圖和廈大聯(lián)隊，是實現(xiàn)了全球范圍內的四冠王，可以說已是人體器官分割領域的夢之隊。
胸部多器官分割
全球胸部多器官分割大賽，全稱 SegTHOR Challenge 2019(Segmentation of Thoracic Organs at Risk in CT Images), 由CodaLab和ISBI聯(lián)合主辦，主要解決計算機斷層掃描圖像中的器官風險分割問題，幫助醫(yī)生提高臨床治療中手動描繪效率，降低解剖學誤差。
而且這也是名副其實的救命AI研究。
據(jù)世界衛(wèi)生組織最新公布的數(shù)據(jù)，2018年全球患癌人數(shù)增加1810萬，共有960萬人死于癌癥。全球范圍內，每8到11人中就有一人死于癌癥。
而作為治療癌癥過程中的一種常用手段放療，在殺死癌細胞的同時，也可能會損害健康細胞，因此，能否準確分離出患者腫瘤附近的健康器官，會直接影響患者的康復情況。
這也讓成為器官準確分割成為關鍵所在。
目前臨床中，常用的基于三維CT影像的器官描繪，很大程度上依賴于專家的人工標注，醫(yī)生需要持續(xù)密集地同時對多個器官進行標注，不僅工作量大且效率較低，勾畫單個病人的腫瘤區(qū)域根據(jù)患病位置的不同耗時可能高達96分鐘。
此外不同患者的目標器官通常在形狀和位置上差異很大，并且CT影像中的輪廓對比度相對較低，也給器官的分割標注帶來了困難。
如上圖所示，胸腔CT切片，左邊是CT影像，右邊是分割后的結果。其中，綠色區(qū)域對應心臟，黃色區(qū)域對應主動脈，藍色區(qū)域對應氣管，紅色區(qū)域對應食管。
騰訊優(yōu)圖×廈門大學
在此次挑戰(zhàn)賽中，騰訊優(yōu)圖TencentX團隊提出的胸部多器官分割系統(tǒng)，提供了一種全自動化的基于卷積神經網絡結構的健康器官分割方法，能夠精確快速地分割出胸腔內位于靶腫瘤附近的健康器官。
△TencentX團隊邏輯方案
利用40組CT圖像訓練，通過快速定位模塊和精細分割網絡兩個階段實現(xiàn)。
首先通過縮小三維CT影像空間距離采樣，配合3D卷積神經網絡實現(xiàn)快速定位。
接著利用2.5D卷積神經網絡沿矢狀面、冠狀面和水平面三個方向逐層預測結果，同時與3D卷積神經網絡在完整的VOI下直接預測出的結果相結合，產生準確而又全面的多器官分割結果，實現(xiàn)精細分割。
這種先定位后分割的策略，不僅為最終的分割任務排除了大量的干擾，而且節(jié)省了計算資源。
該套胸部多器官分割系統(tǒng)，不僅可以協(xié)助醫(yī)生在放射治療中更加精確地控制劑量，從勞動密集型的器官標注工作中解放出來。
而且能夠提高分割準確率，指導醫(yī)生更精準更快速的對病人進行治療，有效降低治療風險，同時也能幫助醫(yī)學研究人員更好地了解和認知胸部器官。
比賽結果評判方面，核心參考的是Dice指標——一種相似度系數(shù)，主要用來表示模型輸出和真實分布之間的相似程度。
最終騰訊優(yōu)圖和廈大聯(lián)隊，從全球的638支隊伍中脫穎而出，取得3項第一和1項第二的佳績，刷新3項全球新紀錄，準確率也達到國際最高水平。
當然，學研方面的刷紀錄，也只是更好為落地產品及產業(yè)下功夫。
目前騰訊通過旗下首個醫(yī)療影像產品“騰訊覓影”，持續(xù)對外輸出最新救命AI技術。
如今已支持宮頸癌、肺癌、眼科疾病等癌癥篩查，并在國內100多家頂尖三甲醫(yī)院進行落地。既減輕了醫(yī)生的工作量，也為提升診斷準確率和效率發(fā)揮了重要的作用。
這樣的AI每往前邁進一小步，都是人類美好明天的一大步。
科技向善，此之謂也。
— 完 —
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