腾讯优图×厦大再破三项医疗AI世界纪录,提升胸部器官分割准确度
李根 假装发自 芙蓉寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
腾讯的救命AI征程,又往前迈出重要一步。
最新揭晓结果的全球胸部多器官分割大赛,腾讯旗下顶级AI实验室——腾讯优图与厦门大学王连生老师实验室联手,以TencentX之名从全球638支队伍中脱颖而出。
最终在最关键的Dice指标上取得3项第一和1项第二的佳绩,刷新3项全球新纪录,准确率达到国际最高水平。
此前,依然是腾讯优图和厦大联手的TencentX团队,在肝分割、肝肿瘤分割两项技术挑战赛中斩获世界第一。
半年之内,腾讯优图和厦大联队,是实现了全球范围内的四冠王,可以说已是人体器官分割领域的梦之队。
胸部多器官分割
全球胸部多器官分割大赛,全称 SegTHOR Challenge 2019(Segmentation of Thoracic Organs at Risk in CT Images), 由CodaLab和ISBI联合主办,主要解决计算机断层扫描图像中的器官风险分割问题,帮助医生提高临床治疗中手动描绘效率,降低解剖学误差。
而且这也是名副其实的救命AI研究。
据世界卫生组织最新公布的数据,2018年全球患癌人数增加1810万,共有960万人死于癌症。全球范围内,每8到11人中就有一人死于癌症。
而作为治疗癌症过程中的一种常用手段放疗,在杀死癌细胞的同时,也可能会损害健康细胞,因此,能否准确分离出患者肿瘤附近的健康器官,会直接影响患者的康复情况。
这也让成为器官准确分割成为关键所在。
目前临床中,常用的基于三维CT影像的器官描绘,很大程度上依赖于专家的人工标注,医生需要持续密集地同时对多个器官进行标注,不仅工作量大且效率较低,勾画单个病人的肿瘤区域根据患病位置的不同耗时可能高达96分钟。
此外不同患者的目标器官通常在形状和位置上差异很大,并且CT影像中的轮廓对比度相对较低,也给器官的分割标注带来了困难。
如上图所示,胸腔CT切片,左边是CT影像,右边是分割后的结果。其中,绿色区域对应心脏,黄色区域对应主动脉,蓝色区域对应气管,红色区域对应食管。
腾讯优图×厦门大学
在此次挑战赛中,腾讯优图TencentX团队提出的胸部多器官分割系统,提供了一种全自动化的基于卷积神经网络结构的健康器官分割方法,能够精确快速地分割出胸腔内位于靶肿瘤附近的健康器官。
△TencentX团队逻辑方案
利用40组CT图像训练,通过快速定位模块和精细分割网络两个阶段实现。
首先通过缩小三维CT影像空间距离采样,配合3D卷积神经网络实现快速定位。
接着利用2.5D卷积神经网络沿矢状面、冠状面和水平面三个方向逐层预测结果,同时与3D卷积神经网络在完整的VOI下直接预测出的结果相结合,产生准确而又全面的多器官分割结果,实现精细分割。
这种先定位后分割的策略,不仅为最终的分割任务排除了大量的干扰,而且节省了计算资源。
该套胸部多器官分割系统,不仅可以协助医生在放射治疗中更加精确地控制剂量,从劳动密集型的器官标注工作中解放出来。
而且能够提高分割准确率,指导医生更精准更快速的对病人进行治疗,有效降低治疗风险,同时也能帮助医学研究人员更好地了解和认知胸部器官。
比赛结果评判方面,核心参考的是Dice指标——一种相似度系数,主要用来表示模型输出和真实分布之间的相似程度。
最终腾讯优图和厦大联队,从全球的638支队伍中脱颖而出,取得3项第一和1项第二的佳绩,刷新3项全球新纪录,准确率也达到国际最高水平。
当然,学研方面的刷纪录,也只是更好为落地产品及产业下功夫。
目前腾讯通过旗下首个医疗影像产品“腾讯觅影”,持续对外输出最新救命AI技术。
如今已支持宫颈癌、肺癌、眼科疾病等癌症筛查,并在国内100多家顶尖三甲医院进行落地。既减轻了医生的工作量,也为提升诊断准确率和效率发挥了重要的作用。
这样的AI每往前迈进一小步,都是人类美好明天的一大步。
科技向善,此之谓也。
— 完 —
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