科大訊飛醫學影像再下一城 奪得眼底圖分析國際賽事冠軍

國際醫學影像頂級會議ISBI舉辦的IDRiD眼底圖分析競賽剛剛公布成績，科大訊飛在最難的MA分割任務上取得第一名的佳績。這是繼在LUNA權威評測刷新世界紀錄之後，科大訊飛在醫學影像領域的又一突破，進一步凸顯了科大訊飛在醫學人工智慧技術上的實力。

IDRiD是什麼？

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糖尿病視網膜病變（以下簡稱為糖網病）是眼科常見的致盲性疾病，是由糖尿病引起的一種嚴重併發症，具有很高的發病率。早期若能及時發現與治療可以極大地降低視力喪失的風險，對糖尿病患者的視力預後至關重要。糖網病早診早治所帶來的重要臨床意義，使其成為「人工智慧+醫療」的研究熱點。

在這樣一股熱潮下，醫學影像領域的國際頂級會議The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)舉辦了糖尿病視網膜病變分割與分級挑戰賽（IDRiD），吸引了北卡來羅納大學、新加坡國立大學、北京大學、三星研究所等數十家國內外高校及研究機構的參與。此次比賽共分為病灶分割、疾病分級、視神經盤與中央凹檢測三個子比賽項目，科大訊飛參加了其中關注度最高，也最能體現機器輔助醫生診斷能力的「病灶分割」比賽。

由視網膜毛細血管局部擴張而形成的微動脈瘤（MA）是糖網病最早期的病狀，在眼底圖像中一般表現為細微紅點，隨之出現的出血點（HE）、硬滲出（EX）與軟滲出（SE）往往表明了糖網病的不同嚴重程度，因此，準確檢測出視網膜病灶，特別是微動脈瘤（MA），對糖網病的早期診斷與治療具有非常重要的意義。病灶分割比賽的目標便是要檢測出上述四種病灶的位置，並提取出病灶的準確邊界。科大訊飛醫學影像團隊在該比賽最重要也是最難的任務MA分割上取得了第一名的成績，同時另外三項任務也都位於前三名。在實際臨床診斷中，醫生需要同時關註上述四種病灶，因此醫學影像輔助診斷系統也需要具備同時檢測四種病灶的能力，並且達到較高的準確度。

「第一」如何誕生

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與自然場景圖像不同，眼底圖像的解析度一般在4000*3000像素左右，而有些小的MA病灶可能僅佔有幾十個像素，而且不同病灶的面積往往相差很大，因此會導致正負樣本比例失衡、檢出特異性（specificity）較低等問題。針對上述現象，科大訊飛醫學影像團隊基於coarse-to-fine思想設計了一種新的病灶分割方案，在準確檢出多種病灶的同時給出每個病灶的邊界信息。

首先，為了保證足夠高的檢測靈敏度（sensitivity），訊飛團隊在Encoder-Decoder框架下融合了空洞卷積操作、self-attention機制，設計出一種新的分割網路，在不損失原始圖像信息的前提下，快速定位出可疑病灶區域並給出分割邊界。針對特異性較低的問題，我們新增了一個虛警抑制網路以及矯正網路，使得靈敏度和特異性都得到了提高。通常醫生需要3-5分鐘完成一張眼底圖的分析，而我們的系統可在數秒內完成病灶標記與分割，在保證準確率的前提下有效提高了檢測效率。此外，為了充分驗證演算法的有效性，我們僅使用了官方提供的數據進行訓練。在獲取更多數據後，醫學影像輔助診斷系統的準確度可達到更高水平。

AI+醫療，我們始終前行

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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、人工智慧輔助診療等多場景落實應用。科大訊飛與清華大學、中國科學技術大學附屬第一醫院、中國醫學科學院北京協和醫學院等多家高校、醫療機構共同發力人工智慧在醫學領域的技術應用，整合核心技術、行業專家和行業大數據，從而力圖打磨出具有臨床實用價值的智慧醫療產品。

2017年，科大訊飛刷新國際肺結節權威評測LUNA世界紀錄，證明了科大訊飛在醫學影像領域的實力。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最重要指標。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，並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。目前，科大訊飛醫學影像輔助診斷系統已在全國幫助近百家醫院進行肺結節和乳腺鉬靶的影像篩查，2018年還將繼續拓展眼底、胸部DR、阿茲海默症等多病種的醫學影像輔助診斷落地應用。

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於基於感知和認知智能技術的醫學人工智慧研究，用先進的人工智慧技術助力國家「健康中國」戰略！

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