全球AI輔助胸部多器官分割技術(shù)取得新突破。近日，全球胸部多器官分割大賽SegTHOR Challenge 2019（Segmentation of Thoracic Organs at Risk in CT Images）世界記錄再次被刷新，騰訊旗下頂級AI實驗室-騰訊優(yōu)圖實驗室聯(lián)合廈門大學(xué)王連生老師實驗室組成的TencentX團隊，從六百多支科研隊伍中突圍，并在最重要的Dice指標（一種相似度系數(shù)，主要用來表示模型輸出和真實分布之間的相似程度）上取得三項第一和一項第二的佳績，準確率達到國際最高水平。

圖示：騰訊優(yōu)圖TencentX團隊獲得SegTHOR三項冠軍

全球胸部多器官分割大賽SegTHOR Challenge 2019由CodaLab和ISBI聯(lián)合主辦，致力于解決計算機斷層掃描圖像中的器官風(fēng)險分割問題，幫助醫(yī)生提高臨床治療中手動描繪效率，降低解剖學(xué)誤差，此次大賽共吸引了來自全球的638支隊伍注冊參與。

據(jù)世界衛(wèi)生組織最新公布的數(shù)據(jù)，2018年全球患癌人數(shù)增加1810萬，共有960萬人死于癌癥。全球范圍內(nèi)，每8到11人中就有一人死于癌癥。放療是治療癌癥過程中的一種常用手段，然而，放療在殺死癌細胞的同時也可能會損害健康細胞，因此，能否準確分離出患者腫瘤附近的健康器官會直接影響患者的康復(fù)情況。

目前臨床中常用的基于三維CT影像的器官描繪，很大程度上依賴于專家的人工標注，醫(yī)生需要持續(xù)密集地同時對多個器官進行標注，不僅工作量大且效率較低，勾畫單個病人的腫瘤區(qū)域根據(jù)患病位置的不同耗時可能高達96分鐘。此外不同患者的目標器官通常在形狀和位置上差異很大，并且CT影像中的輪廓對比度相對較低，也給器官的分割標注帶來了困難。

圖示： 胸腔CT切片，左邊是CT影像，右邊是分割后的結(jié)果。其中，綠色區(qū)域?qū)?yīng)心臟，黃色區(qū)域?qū)?yīng)主動脈，藍色區(qū)域?qū)?yīng)氣管，紅色區(qū)域?qū)?yīng)食管

由騰訊優(yōu)圖TencentX團隊提出的胸部多器官分割系統(tǒng)，提供了一種全自動化的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的健康器官分割方法，能夠精確快速地分割出胸腔內(nèi)位于靶腫瘤附近的健康器官。利用40組CT圖像訓(xùn)練，通過快速定位模塊和精細分割網(wǎng)絡(luò)兩個階段實現(xiàn)。首先通過縮小三維CT影像空間距離采樣，配合3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)快速定位。接著利用2.5D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沿矢狀面、冠狀面和水平面三個方向逐層預(yù)測結(jié)果，同時與3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在完整的VOI下直接預(yù)測出的結(jié)果相結(jié)合，產(chǎn)生準確而又全面的多器官分割結(jié)果，實現(xiàn)精細分割。這種先定位后分割的策略，不僅為最終的分割任務(wù)排除了大量的干擾，而且節(jié)省了計算資源。

圖示：騰訊優(yōu)圖TencentX團隊 胸部多器官分割系統(tǒng) 邏輯方案

該套胸部多器官分割系統(tǒng)，不僅可以協(xié)助醫(yī)生在放射治療中更加精確地控制劑量，從勞動密集型的器官標注工作中解放出來，而且能夠提高分割準確率，指導(dǎo)醫(yī)生更精準更快速的對病人進行治療，有效降低治療風(fēng)險，同時也能幫助醫(yī)學(xué)研究人員更好地了解和認知胸部器官。

騰訊優(yōu)圖在醫(yī)療AI方面沉淀已久，不久前剛刷新全球醫(yī)療影像大賽LiTS兩項紀錄，獲得肝分割、肝腫瘤分割兩項技術(shù)世界第一。技術(shù)研發(fā)不斷深入的同時，騰訊優(yōu)圖也通過騰訊首個醫(yī)療影像產(chǎn)品“騰訊覓影”持續(xù)對外輸出，目前已支持宮頸癌、肺癌、眼科疾病等癌癥篩查，并在國內(nèi)100多家頂尖三甲醫(yī)院進行落地，既減輕了醫(yī)生的工作量，也為提升診斷準確率和效率發(fā)揮了重要的作用。