广东省专家团完成人工智能技术肠癌疾病影象精确切分

广东省专家团完成人工智能技术肠癌疾病影象精确切分 广州市7月12日电 (蔡敏婕 简文杨)中山大学附属第六医院12日发布信息称，该结直肠肛门口普外吴小剑精英团队在国际上首先实现了独立肠癌疾病影象精确切分的人工智能技术临床医学解决方法。相关研究结论在影像医学人工智能技术刊物《医学图像分析》发布。

根据影象的全自动切分技术性可以帮助医师精准掌握疾病的部位、尺寸及其与周围血管、机构的关联，协助疾患诊断、图象正确引导手术治疗及其医药学数据信息的数据可视化，为临床诊疗和病理科学研究给予稳定的根据。现阶段，能不能完成自动式的、精确的疾病切分是确定影像医学在临床医学使用体验的重要。

近些年，神经网络算法的迅速发展促使很多优秀的划分方式都取得了进度，但与肝部、核心等人体器官对比，因为肠道肿瘤的形状、部位的变化大，因而，肠道肿瘤的全自动切分每日任务难度高。尤其是肠癌，因疾病遍布范畴大、解剖结构繁杂，一直无法建立合理有效的疾病全自动切分，这一现况牵制了大肠癌精确诊治人工智能的临床应用。

对于此事，中山大学附属第六医院吴小剑专家教授精英团队带头，协同喀什地区第一人民医院邹小广专家教授精英团队、上海人工智能试验室进行科学研究，在国际上首先实现了独立肠癌疾病影象精确切分的人工智能技术临床医学解决方法，来源于其开发设计的肠癌疾病全自动精确切分的影像医学人工智能技术弱监管-半监管架构(Segmentation Only Uses Sparse Annotations，SOUSA)，并发布名为《只使用稀疏标注的病灶分割：医学图像的联合弱学习和半监督学习》的通信。

中山大学附属第六医院公布的最新消息称，在本科学研究中，精英团队运用来源于中山六院和喀地一院的923例有标明肠癌CT影象和2670例无标明肠癌CT影象做为SOUSA架构的练习数据，并运用417例肠癌CT影象对SOUSA架构开展认证，数据显示其全自动切分实际效果好于目前的弱监管和半监督学习模型。

据介绍，本次SOUSA技术性的开发设计在我国初次实现了肠癌的全自动切分，为加快大肠癌人工智能技术精确诊治的临床应用奠定了基础。自动化技术规范化的精确影象信息资源管理将合理地减少经济发展、的时间和人工成本，为精确诊治的执行带来了临床医学根据。(完)