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澳门大三巴网址;腾讯8篇论文入选MICCAI2019 AI与医疗越走越近

时间:2019-10-15 00:42来源: 作者:admin 点击: 64 次
国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI2019会期临近,论文录用结果陆续揭晓,腾讯共计入选8篇论文,涵盖病理癌症图像分类、医学影像分割、CT病灶检测、机器学习等范畴。近年来AI医学蓬勃发展,以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速进入多种疾病的诊断核心环节。不过,医学影像数据质量参差不齐,人

国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI 2019会期临近,澳门大三巴网址;论文录用成绩陆续揭晓,腾讯共计入选8篇论文,涵盖病理癌症图像分类、医学影像收解、CT病灶检测、机器进修等范畴。

连年来AI医学兴旺生长,以“腾讯觅影”为代表的AI医学办理计划快捷进入多种疾病的诊断核心环节。不过,医学影像数据量质东倒西歪,人工标注难度大等止业性难题,招致AI在医学上的进修和应用面临诸多浮薄战。在那次MICCAI 2019中,腾讯旗下两大AI尝试室——腾讯AI Lab与腾讯优图尝试室分别从深度进修效率提升,以及医学临床应用角度进止翻新性研究,各入选4篇论文。

提升深度进修效率:增补“小数据”短板

将AI应用于医学图像分类的一大浮薄战是训练数据少,此中一个办理法子是结合迁移进修、多任务进修、半监督进修等多种训练方式。腾讯AI Lab的研究把三种办法整合在统一框架中,从而叠加各办法的孝敬,并公平对比差异场景下各办法的孝敬。

图注:半监督进修前沿的一致性约束算法(包含VAT和PI-model)和遍及给与的多任务进修算法(hard parameter sharing)整合在一个网络中,给与瓜代任务的方式进止端到实个训练,通过初始点的设定融入迁移进修。

在胃镜图片良恶性分类问题上的一系列尝试注明:单独使用时迁移进修提升性能最显著;迁移进修根本上,多任务进修在项目早期数据质较小时可进一步提高,而半监督进修可在较大数据质上连续提升;三者组合并操做大参数质网络可获得更好性能。那项研究成就将可用来指点如何单独或组合使用迁移进修、多任务进修和半监督进修提升医学分类模型的正确率。

与此同时,腾讯优图尝试室的研究,则有望在办理医学影像标注难题上找到新思路:医疗图像(如CT,MRI)往往是三维数据,该类数据存在标注难度大,标注信息难以获取等问题,那招致标注的三维医学图像数质但凡不足以很好地训练深度进修网络。腾讯优图尝试室提出了一种深度挖掘原始数据信息的自监督进修办法,通过模拟魔方复原历程,使网络自觉地在原始数据中提取有用信息。

那项研究有望减少深度进修网络对数据质的需求,提高后续监督任务的正确率。同时,那也是业内初度提出三维自监督进修办法,有望增补业内的研究空利剑。

图注:模拟魔方复原历程的自监督进修框架。该框架包孕两个收配:打乱立方块顺序及旋转立方块标的目的。

另外,腾讯优图尝试室的另一项研究则提出了成对收解框架,通过有效挖掘医疗影像切片间的干系,并以代办代理监督的形式加以约束,从而通过差异切片之间的配对,大幅提升标注数据的数质和相邻切片预测成绩的平滑性和一致性。那一办法可以在标注数据不足的条件下进止语义收解那一现真场景阐扬效用,通过有效挖掘先验常识,增补数据质不足的问题。

AI病理研究新突破:弱监督、无标签、色彩归一

腾讯AI Lab 医疗中心首席科学家姚建华博士曾介绍病理AI的三个次要研究标的目的:一是基于AI技术的病理诊断模型,二是病理组学,三是基于AI技术的病理预后预测模型,三个标的目的分别辅佐医生提高诊断效率、一致率、正确率,以及新增了医生的预测疗效威力。那次在MICCAI 2019上,腾讯AI Lab在病理阐发上连发3篇论文,论述其在AI病理阐发上的研究新突破。

研究之一由腾讯AI Lab与中山大学从属第六病院竞争,提出一种仅使用临床诊断成绩做为弱监督信号来训练分类器的办法,对从病理图像中装分出的瓦块进止主动分类。那个新的分类办法可加速病理图像分类器的开发,通过结合智能显微镜,为临床医生供给真时的诊判定见,降低误诊的发作。

图注:肠癌病理组织HE染色切片。通过结合智能显微镜,能够为临床医生供给真时的诊判定见,降低误诊的发作。

研究之二则由腾讯AI Lab与华南理工大学、中山大学从属第六病院竞争,提出一种无标签规模自适应算法,来训练具有规模稳定性的深度神经网络,从而通过探索全视野数字切片的标注信息,办理无标签显微镜图像的分类任务。基于该办法训练出来的深度神经网络,在不使用任何带标注显微镜数据的情况下,在显微镜任务上取得了极为优异的性能,以至赶过了使用部分带标注数据训练的神经网络。

研究之三则围绕病理图像的色彩归一化。由于造片染色流程以及病理扫描仪的差异,数字病理图像的色彩存在十分显著的不同。因此,多少乎所有数字病理相关的阐发之前都需要进止色彩归一化。腾讯AI Lab提出了一种针对病理图像特点优化的循环生成对立网络,通过引入格外的输入,引导生成器孕育发作特定色彩风格的病理图像,从而不乱训练历程中的循环一致性丧失函数。相比与其他色彩归一化办法,腾讯AI Lab提出的色彩归一化网络做为癌症分类任务的前处置惩罚惩罚,可以更好地提升后续任务的性能。

图注: (上)测试数据来源于5个差异的医学中心,本文提出的办法能将那些病理图像都归一化到附近的色彩风格。(下)将训练好的模型不颠终参数微调(fine-tune)间接在其他病理数据集上测试,同样能进止正确的色彩归一化。

AI研究更贴近临床诊断需求:真时CT病灶检测与眼底血管收解

在智能医学影像阐发上深耕多年的腾讯优图尝试室医疗AI总监郑冶枫博士,在介绍AI算法研究经验时曾默示:最重要的体会是不要改不雅观医生的现有流程,而是把AI技术无缝嵌入到医生的查抄流程中去。那次在MICCAI 2019中,腾讯优图尝试室带来了两项与临床诊断需求十分紧密的研究成就。

研究之一是应用在CT病灶检测上。为了提升对差异尺寸病灶的检测正确性,腾讯优图尝试室提出了一种操做通道和空间留意力机造的多尺度检测器,初度在2D检测网络上达到比3D检测网络更正确的成绩,使得检测效率更高,为后续病灶检测办法的研究供给了坚真的根本。值得一提的是,那一办法还能够为临床医生供给真时的病灶检测成绩,提高医生阐发CT图像的效率。

研究之二则是应用于眼底血管收解。眼底血管是人体独一一处能够间接无介入不雅视察的血管,不少全身性的疾病和心脑血管疾病城市影响眼底动脉和静脉的状态。因此,主动化的血管收解和消息脉分类具有重要的临床意义。腾讯优图尝试室将深度进修和多任务模型引入血管收解和消息脉分类任务,同时真现端到实个动脉、静脉及全血管的收解和分类。

那项研究成就极大地提高了眼底血管分类的精度和预测速度,真现了端到实个血管收解和消息脉分类。为眼底血管的精确质化打下了根本,进而能够促进全身性疾病和心脑血管疾病在眼底生物符号的相关研究。

图注:消息脉血管收解和分类成效图。(A)原始图片;(B)(E)血管收解和消息脉分类标签;(C)(F)模型预测成绩; (D)(G) 局部细节放大图

加速研究到应用转化

做为“腾讯觅影”暗地里的技术供给者,腾讯优图尝试室与腾讯AI Lab的研究成就已源源接续地落地于真在的临床研究和应用探索中。目前,“腾讯觅影”已能操做AI医学影像阐发帮助临床医生筛查早期肺癌、眼底病变、结曲肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病,以及操做AI辅诊引擎帮助医生对700多种疾病风险进止识别和预测。

与此同时,AI技术在临床上的有效性也正在被逐步验证。在北京、上海、广州、温州、南宁、德清等地,“腾讯觅影”在学科带头人的带领下分别针对早期肺癌、消化道肿瘤、眼底疾病等进止临床尝试及科研竞争,希望以技术辅佐优化医疗资源的不均衡。

(责任编辑:)
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