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世界第一!推想包揽MICCAI 2022两大国际挑战赛冠军
2022-09-28   来源:网络

近日,推想医疗在医学图像顶级国际会议MICCAI 2022中获得“肺动脉分割”、“气管及支气管分割”两项重要比赛冠军!

 

 

MICCAI是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society)举办,跨医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入(CAI)两个领域的综合性学术会议,目前被公认为是医学成像计算、医疗机器人、人工智能、辅助介入、计算生物医学等领域最顶级的国际会议。除学术会议外,其每年举办的各大挑战赛也吸引了国内外专业人士、顶级学府及著名医疗技术机构的积极响应。

 

 

MICCAI2022 PulmonaryArtery

SegmentationChallenge挑战赛排名

MICCAI 2022 Pulmonary Artery Segmentation Challenge挑战赛是全球首个针对肺动脉结构分割的公开挑战赛。在医学图像分析领域,研究肺动脉结构具有重要的临床意义,肺动脉结构的分割有利于量化其形态变化以诊断肺动脉高压和胸外科手术。然而,由于肺动脉拓扑结构的复杂性,肺动脉拓扑结构的自动分割是一项具有挑战性的任务。

在本次竞赛中,推想医疗团队在严格控制运行时间和显存占用达到应用产品级的前提下,研发出针对 CTPA 影像的高效肺动脉分割算法,实现了性能-效率-成本三方面的最佳权衡,在最终的挑战赛排行榜中,推想医疗团队综合排名第一。

 

 

MICCAI 2022Multi-site, Multi-Domain Airway Tree Modeling 挑战赛排名

MICCAI 2022 Multi-site, Multi-Domain Airway Tree Modeling 挑战赛是全球数据量最大的肺气管支气管自动分割挑战赛。气管及支气管分割是分析包括哮喘、支气管扩张和肺气肿在内的肺部疾病的关键步骤。基于CT的精确分割可以定量测量气道尺寸和壁厚,从而可以揭示慢性阻塞性肺病(COPD)患者的异常情况。此外,支气管镜辅助手术中的导航需要从 CT 图像中提取患者特定的气管及支气管模型,但由于肺气管及支气管结构细粒度,人工注释耗时且容易出错,需要高度依赖临床医生的专业知识。

在此次竞赛中,推想医疗团队从临床产品应用的角度出发,在保证多中心数据和多类型病灶数据鲁棒性的基础上,结合了公司过往产品研发中对管状结构分割问题的技术积累,研发针对 CT 影像的高精度肺气管支气管分割算法,以四项指标平均94.5分以上的优异成绩夺冠。

目前,推想医疗团队在胸部解剖结构分割方面的技术积累重点服务于推想医疗胸部三维重建功能的研发。该功能可以实现对肺部 CT 中的肺动静脉、气管支气管、肺叶肺段、骨骼等解剖结构的快速精准分割,进而辅助医生的分析诊断、治疗方案制定以及手术规划导航。推想医疗近期发布的AI-4D胸部智能可视化解决方案就是基于薄层CT影像序列,将智能化的空间维度三维重建及时间维度融合,针对肺癌早期筛查、精确诊断和治疗的一体化智能辅助系统。目前该系统已在多家医院的“呼吸科”、“影像科”、“体检科”等科室广泛使用,无缝融入医生日常工作流,获得了各科室医生的积极反馈。

 

 

在MICCAI 2022会议期间,推想医疗两篇论文被大会收录。论文《RPLHR-CT Dataset and Transformer Baseline for Volumetric Super-Resolution from CT Scans》提出了首个基于 Transformer 进行 CT 影像超分辨率的算法,利用自注意力机制对上下文信息建模的能力,结合图像固有的非局部相似性先验,实现了从厚层 5mm CT 数据到薄层 1mm CT 数据的高质量重建。

 

 

重建薄层数据视觉效果比较

推想医疗自研算法论文《Transformer Lesion Tracker》提出了一种使用Transformer结构以代替常规的互相关计算,进行随访病灶跟踪匹配的方法,避免了归纳偏置。该方法采用了互注意力机制获得全局信息,使用基于配准的解剖学注意力信息模块提供先验信息,采取了稀疏特征筛选策略进一步优化性能减小显存,最终在公开数据集上大幅超越现有的多种最先进的模型,实现精准的病灶跟踪匹配。

 

 

病灶跟踪匹配网络架构图

2022上半年,推想医疗高质量科研成果频出,表现出卓越的科研和创新能力。这些研究成果对于加快医学影像AI临床转化应用,推动医学影像AI产业发展,提高医疗诊断效率具有重要意义。截止到8月份,推想医疗发表SCI/核心/会议论文250余篇,累计影响因子648.5分。未来,推想医疗将持续与各方机构携手,不断探索AI医疗的各种场景和技术,为医疗民生作出更多贡献。

 

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