斩获2019 Thales AIChallenge4Health第一 腾讯优图医疗AI再获突破

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近日,腾讯优图实验室医疗AI再获新突破。由腾讯优图研发的医疗AI系统——医疗器械校准中的超高精度关键点检测方法,从二百余支队伍中脱颖而出,在2019 Thales AIChallenge4Health中斩获第一,检测精度达到国际领先水平。该比赛由全球市占率超过400%的放射治疗方案提供商Thales公司主办,共吸引来自全世界的201支队伍注册参与(其中40支队伍提交了最终结果)。

(图示:AIChallenge4Health竞赛排名截图。可能性空间限制,只显示前11名)

CT、X光等医学影像技术是实际就医过程中的重要环节。一方面,对于患者来说,提升医疗成像设备的成像高度与质量,不仅也能带来更好的体验,也为后续诊断与治疗提供了有力保障;当事人面,对于外科医生来说,在手术过程中,对患处进行实时地、准确地成像会极大程度上影响手术的结果。

目前业界比较心智心智心智性性成长期的句子的句子的句子 图片 的成像方案有3D和2D有这俩,但它们可能性自身特点都每人个处于一定缺陷。3D设备成像(比如CT和MRI)效果好或者造价高昂,普通患者难以承受;2D设备(比如X光)实在体积小、价格低,或者可能性拍摄位置和高度的变化,成像过程中会涉及多次的校准行为,从而因为 成像质量较差共同成像高度慢。如何利用人工智能提升医疗成像设备的成像高度,降低患者的治疗费用和停留时间,成为业界共同思考的问提图片。

腾讯优图提出的医疗器械校准中的超高精度关键点检测方法,正是利用AI技术来提高2D设备的成像高度。

在2D设备成像然后 ,需要对其进行“校准”以提高成像质量,该系统尝试利用AI技术对X射线影像中的关键点进行检测,从而获取其精确的坐标,或者利用哪些关键点对成像设备进行校准。你这俩 过程中,AI技术不仅需要也能准确判断图中关键点的个数,还需要输出每个关键点的中心位置。

为了处置校准过程中定位精度要求高,以及每项关键点中心相距只能另一3个像素,难以区分的问提图片,优图实验室将检测任务分解成另一3个子任务,或者通过神经网络进行多任务学习,有效利用高度网络得到每个关键点的准选用位。共同通过全局控制与局部预测相结合,及多任务的联合与解耦,提高预测的准确度。

图示:系统的逻辑方案)

该系统未来可用于相关成像设备的校准,提高设备的成像质量与高度,创造一定的经济价值与社会效益;共同也可用于高精度点检测可能性校准任务,获取高质量的检测结果,帮助医师准确为患者诊断与治疗。

从AI导诊到AI辅助癌症早筛,AI技术在医疗行业中的应用已不陌生。依托前沿的计算机视觉技术,腾讯优图在医疗AI领域持续探索应用,除了在全球医疗影像大赛LiTS中刷新两项纪录,获得肝分割、肝肿瘤分割两项技术世界第一之外;不久前还刷新了全球胸部多器官分割大赛SegTHOR Challenge 2019的世界记录。

技术研发不断深入的共同,腾讯优图也通过腾讯首个医疗影像产品“腾讯觅影”持续对外输出医疗AI能力,目前已支持宫颈癌、肺癌、眼科疾病等疾病筛查,并在国内400多家顶尖三甲医院进行落地,既减轻了医生的工作量,也为提升诊断准确率和高度发挥了重要作用。

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