科大讯飞医学影像再下一城 夺得眼底图分析国际赛事冠军
国际医学影像顶级会议ISBI举办的IDRiD眼底图分析竞赛刚刚公布成绩，科大讯飞在最难的MA分割任务上取得第一名的佳绩。这是继在LUNA权威评测刷新世界纪录之后，科大讯飞在医学影像领域的又一突破，进一步凸显了科大讯飞在医学人工智能技术上的实力。
IDRiD比赛成绩公布，科大讯飞MA排名第一，其他三项任务均位列前三
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IDRiD是什么？
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糖尿病视网膜病变（以下简称为糖网病）是眼科常见的致盲性疾病，是由糖尿病引起的一种严重并发症，具有很高的发病率。早期若能及时发现与治疗可以极大地降低视力丧失的风险，对糖尿病患者的视力预后至关重要。糖网病早诊早治所带来的重要临床意义，使其成为“人工智能+医疗”的研究热点。
在这样一股热潮下，医学影像领域的国际顶级会议The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)举办了糖尿病视网膜病变分割与分级挑战赛（IDRiD），吸引了北卡来罗纳大学、新加坡国立大学、北京大学、三星研究所等数十家国内外高校及研究机构的参与。此次比赛共分为病灶分割、疾病分级、视神经盘与中央凹检测三个子比赛项目，科大讯飞参加了其中关注度最高，也最能体现机器辅助医生诊断能力的“病灶分割”比赛。
眼底图四种病灶示意图
由视网膜毛细血管局部扩张而形成的微动脉瘤（MA）是糖网病最早期的病状，在眼底图像中一般表现为细微红点，随之出现的出血点（HE）、硬渗出（EX）与软渗出（SE）往往表明了糖网病的不同严重程度，因此，准确检测出视网膜病灶，特别是微动脉瘤（MA），对糖网病的早期诊断与治疗具有非常重要的意义。病灶分割比赛的目标便是要检测出上述四种病灶的位置，并提取出病灶的准确边界。科大讯飞医学影像团队在该比赛最重要也是最难的任务MA分割上取得了第一名的成绩，同时另外三项任务也都位于前三名。在实际临床诊断中，医生需要同时关注上述四种病灶，因此医学影像辅助诊断系统也需要具备同时检测四种病灶的能力，并且达到较高的准确度。
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“第一”如何诞生
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与自然场景图像不同，眼底图像的分辨率一般在4000*3000像素左右，而有些小的MA病灶可能仅占有几十个像素，而且不同病灶的面积往往相差很大，因此会导致正负样本比例失衡、检出特异性（specificity）较低等问题。针对上述现象，科大讯飞医学影像团队基于coarse-to-fine思想设计了一种新的病灶分割方案，在准确检出多种病灶的同时给出每个病灶的边界信息。
首先，为了保证足够高的检测灵敏度（sensitivity），讯飞团队在Encoder-Decoder框架下融合了空洞卷积操作、self-attention机制，设计出一种新的分割网络，在不损失原始图像信息的前提下，快速定位出可疑病灶区域并给出分割边界。针对特异性较低的问题，我们新增了一个虚警抑制网络以及矫正网络，使得灵敏度和特异性都得到了提高。通常医生需要3-5分钟完成一张眼底图的分析，而我们的系统可在数秒内完成病灶标记与分割，在保证准确率的前提下有效提高了检测效率。此外，为了充分验证算法的有效性，我们仅使用了官方提供的数据进行训练。在获取更多数据后，医学影像辅助诊断系统的准确度可达到更高水平。
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AI+医疗，我们始终前行
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科大讯飞自2016年开始重磅发力医疗领域，至今已在智能语音电子病历、影像辅助诊断、导医导诊机器人、人工智能辅助诊疗等多场景落实应用。科大讯飞与清华大学、中国科学技术大学附属第一医院、中国医学科学院北京协和医学院等多家高校、医疗机构共同发力人工智能在医学领域的技术应用，整合核心技术、行业专家和行业大数据，从而力图打磨出具有临床实用价值的智慧医疗产品。
2017年，科大讯飞刷新国际肺结节权威评测LUNA世界纪录，证明了科大讯飞在医学影像领域的实力。我们认为，能否对医生产生实际的辅助价值才是衡量医学影像辅助诊断系统优越与否的最重要指标。科大讯飞的医学影像辅助诊断系统的主要功能是帮助影像医生阅片，勾画病灶，指出病变区域，并对结节的良恶性进行智能诊断；通过产品应用，不仅能够让优秀的三甲医院医生能够提高工作效率，也让基层医院医生能够得到来自专家医生的意见指导，提高诊疗水平，从而惠及患者、惠及民生。目前，科大讯飞医学影像辅助诊断系统已在全国帮助近百家医院进行肺结节和乳腺钼靶的影像筛查，2018年还将继续拓展眼底、胸部DR、阿兹海默症等多病种的医学影像辅助诊断落地应用。
科大讯飞一直秉承“顶天立地”的理念，持续进行源头技术创新和产品应用研发。未来科大讯飞将深度致力于基于感知和认知智能技术的医学人工智能研究，用先进的人工智能技术助力国家“健康中国”战略！
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文 | 讯飞AI研究院 编 | Satie 责编 | 阿序