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喜報——科大訊飛刷新LUNA醫學影像國際權威評測世界記錄!

發布時間:2017-08-07 來源: 點擊次數: 打印 作者:

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      近日,科大訊飛人工智能研究再獲突破:國際醫學影像領域的權威評測LUNA上獲得平均召回率92.3%的檢測效果,以顯著優勢獲得該項評測的第一名并刷新世界記錄。繼在智能語音、語義理解、機器翻譯等領域取得世界第一之后,科大訊飛在計算機視覺與醫學影像相結合的重要領域亦走到了世界前列。

 

LUNA評測官網新成績公布,科大訊飛獲得第一并刷新世界紀錄

 

      LUNA (LUng Nodule Analysis) 評測是肺結節檢測領域權威的國際評測,也是醫學影像領域具代表性、受關注的評測任務之一。其采用的數據來自美國多家醫療機構,并且由多名專家醫生共同標注完成。該評測從2016年開始,吸引了大批國內外學術界和產業界團隊的參與,包括香港中文大學、北京大學、浙江大學、奈梅亨大學阿里巴巴、Mevis以及諸多新興創業公司。

 

新領域刷新世界記錄

 

       作為中國智能語音和人工智能的領導者,圍繞著訊飛超腦,科大訊飛在感知智能及認知智能領域不斷取得新的成就和突破。不僅在智能語音領域,在手寫圖文、人臉識別等計算機視覺領域,科大訊飛也已深耕多年。

 

        醫學影像識別相對于傳統的自然場景等圖像識別任務難度更大、要求更高。以LUNA評測中的肺結節檢測任務為例,其特點是輸入信息量“大”、待檢測目標“小”:例如一例1.25mm層厚的CT一般包含200多張影像,每張影像大小一般為512x512像素,而小的肺結節直徑僅有4個像素。

 

肺結節樣例,其在肺部占比很小

 

      針對醫學影像識別任務的特殊問題,科大訊飛醫學影像團隊在主流圖像識別和檢測框架的基礎上,專門設計了一系列方案,使得目前國際流行的深度學習框架可以完美的遷移應用于醫學影像識別相關任務中。

 

      具體來說,為了提升醫學影像輔助診斷系統中主要的指標——召回率(召回率低意味著系統會漏掉患者的關鍵病灶信息,對患者的健康造成很大隱患),訊飛采用了多尺度、多模型集成學習的方法來顯著提升召回率,同時針對該方案引起的負面影響——虛警的增多和重復檢測問題,我們還創新性的使用結節分割和特征圖融合的策略來進行改善。

 

      此外,醫學影像識別任務的另一個難點在于標注錯誤很難完全避免,即使是LUNA評測所采用的精標數據集,也存在漏標注等現象,數據標注錯誤會直接影像識別的性能。為了降低標注錯誤帶來的影響,訊飛還提出一種有效樣本挖掘策略,該策略能夠通過在線學習過程自動過濾可疑錯誤樣本,大大提高系統的檢出效果。

 

      后,一個好的醫學影像輔助診斷系統除了需要具備高準確性以外,還需追求高效率。在LUNA評測中,為了既準確又快速的檢出結節,訊飛利用fully 3D-CNN模型來計算特征圖,并在特征圖上進行檢測。此外,借助預訓練可以利用精簡模型達到與復雜模型相當的性能,大大提高了檢測效率。目前科大訊飛醫學影像輔助診斷系統處理完一例薄層CT只需要1-2秒鐘,比已公布的同類型系統處理時間下降了一個數量級。

 

   LUNA評測中的科大訊飛系統性能曲線

 

AI+醫療 應用為王

 

      科大訊飛自2016年開始重磅發力醫療領域,至今已在智能語音電子病歷、影像輔助診斷、導醫導診機器人、移動端APP等多場景落實應用。2016年6月,科大訊飛與安徽省立醫院共建醫學人工智能聯合實驗室;今年4月,科大訊飛又與中國醫學科學院北京協和醫學院簽訂戰略合作協議,宣布共建醫學人工智能研究中心。此外,科大訊飛還與清華大學共建人工智能實驗室,與諸多一流醫院、醫學機構的合作,能夠更好地整合核心技術、行業專家和行業大數據,從而真正打磨出具有臨床實用價值的智慧醫療產品。

 

      相對于LUNA評測,在醫院等實際應用場景中的影像數據質量參差不齊,識別及診斷難度也更大。本次參評訊飛將目前已在多家醫院中實際應用的系統方案直接遷移至LUNA評測數據上進行驗證,獲得第一名也充分說明了在數據可比的情況下訊飛算法的優越性。

 

 
 科大訊飛醫學影像輔助診斷系統

 

      我們認為,能否對醫生產生實際的輔助價值才是衡量醫學影像輔助診斷系統優越與否的重要指標。科大訊飛的醫學影像輔助診斷系統的主要功能是幫助影像醫生閱片,勾畫病灶,指出病變區域,并對結節的良惡性進行智能診斷;通過產品應用,不僅能夠讓優秀的三甲醫院醫生能夠提高工作效率,也讓基層醫院醫生能夠得到來自專家醫生的意見指導,提高診療水平,從而惠及患者、惠及民生。

 

      科大訊飛一直秉承“頂天立地”的理念,持續進行源頭技術創新和產品應用研發。未來科大訊飛將深度致力于基于感知和認知智能技術的人工智能輔助診療研究,用先進的人工智能技術助力國家“健康中國”戰略!

 

 

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