刷新记录！科大讯飞夺冠CHAOS A.I.肝脏分割比赛

近日，科大讯飞华南研究院医学影像团队刷新CHAOS（Combined Healthy Abdominal Organ Segmentation）比赛中CT肝脏分割三项指标的世界纪录。这是继科大讯飞刷新LUNA肺结节检测世界纪录，夺冠IDRiD眼底图像分析后在医学影像领域取得的又一佳绩。

CHAOS是国际医学影像领域顶级会议ISBI（International Symposium on Biomedical Imaging）设置的竞赛单元，主要目的是评测算法从CT或MR数据中分割出腹部器官的准确性。其中，Task-2（即CT肝脏分割）是比赛中竞争最为激烈且关注度最高的项目。吸引了全球范围内800多支队伍报名参加，其中包括多伦多大学、南加州大学、复旦大学、上海交通大学及创新工场等知名高校和研究机构。

科大讯飞华南研究院团队提出了3D全卷积的Encoder-Decoder结构的AbdomenNet网络，来实现腹部器官的精细分割。

相较于2D或者2.5D方案，3D卷积可以更好地对肝脏的空间结构信息进行建模，同时使用密集相连的卷积层来提高模型的语义编码能力，此外还设计了边界敏感的损失函数来加强边缘精细结构的分割效果。

Task2结果公示，讯飞华南研究院团队据榜单一二

研究院团队7月3日提交的两个模型，分别获得CT肝脏分割总分的第一和第二名。其中，排名第一的模型获得三项评价指标（Dice—分割重合度，ASSD—平均对称表面距离以及MSSD—最大对称表面距离）第一名和一项评价指标（RAVD—绝对体积相差）第二名。最终取得总分领先此前线下提交最高分3.3分和线上提交最高分1.1分的好成绩。

 左上、右上、左下分别对应腹部CT切片水平面、冠状面和矢状面，红色边缘为专家标注，蓝色区域为算法预测；右下图为依据分割结果重建的肝脏三维结构，红色代表和专家结果偏差。

目前临床应用的腹部器官三维影像勾勒，主要依赖于专家手动标注几十至几百层的切片数据，工作量大且效率低下。智能又精准的器官分割方法可以极大地节省数据处理时间，辅助医生通过3D可视化和3D打印技术等更直观地判读脏器状态，对器官移植术前评估，腹部动脉手术规划等场景提供极大便利。

科大讯飞华南研究院创建于2018年，致力于人工智能前沿技术的研究，在医疗领域还涵盖了肺部CT、骨科影像等。在应用层面，依托南沙人工智能医学影像诊断中心不断输出A.I.能力。此外，还在自然语言理解，通用机器视觉领域持续发力，助力人工智能技术在粤港澳大湾区落地生根。

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