摘要：2020年國際醫學圖像計算和計算機輔助幹預會議（MICCAI 2020），論文接收結果已經公布。華為雲醫療AI團隊和華中科技大學合作的2篇研究成果入選。
同時兩篇研究成果被行業頂會收錄，華為雲醫療AI布局，低調浮出水面。
2020年國際醫學圖像計算和計算機輔助幹預會議（MICCAI 2020），論文接收結果已經公布。其中，華為雲醫療AI團隊和華中科技大學合作的2篇研究成果入選。
MICCAI 2020橫跨醫學影像計算和計算機輔助介入兩個領域，已經有16年發展曆史，是國際公認的行業頂尖學術會議。不僅有國際影響力和學術權威性，還是醫學影像分析領域的前沿熱點風向标，更是驗證相關研究成果含金量的地方。
語義/執行個體分割問題是近年來醫學圖像計算領域的一個熱門研究課題，70％以上的國際競賽都是圍繞着它展開。此次華為雲醫療AI團隊的2篇論文，針對的是醫學圖像計算領域中語義/執行個體分割問題，探讨如何将心髒、肝髒、前列腺等器官的原始圖像資料轉化為高價值的空間結構化資訊。具有很強的臨床使用價值，不僅能夠輔助醫生決策，還能幫助醫生完成術前規劃，惡性良性腫瘤動态監控等任務。
在研究論文中，華為雲醫療AI團隊提出的方法，用于解決由醫療裝置成像、器官病竈本身構造等因素造成的待分割物體邊緣不清晰問題——這是此前深度學習算法很難發揮效力的場景。
華為雲團隊提出的兩個方法中，每一個都展示出了超越傳統方法的效果。
醫療+AI最新成果
其中一篇論文，名為“Pay More Attention to Discontinuity for Medical Image Segmentation”，研究的是如何分割好醫療影像中不連續的區域（比如器官病竈等）。
論文中表示，已有的分割方法在處理這種情況時，經常錯誤地将區域内的不連續位置誤判為區域邊界，導緻預測的區域邊界不準确。
比如下圖中的情況（左側是标簽圖，右側是已有方法分割圖像的情況，黃圈是缺失部分）：
在這篇論文中，華為雲醫療AI團隊聯合華中科技大學，論述了區域内不連續問題導緻邊緣分割不準确的概念，并提出了解決方法：提升不連續位置的注意力。
具體來說，是應用邊緣檢測器來識别不連續的位置，并将此“不連續”監督信号添加到loss目标函數中，配合正常Dice loss組合成多任務目标學習函數，以此進行更精準的邊緣識别，算法架構如下圖所示：
他們将這一算法在三種醫學圖像分割任務上進行了全方位驗證，分别是：MRI心髒分割資料集-Cardiac500、MRI前列腺分割資料集T2-SPIR和MRI肝髒分割資料集Medical Segmentation Decathlon。
結果顯示，相比于已有基線方法，衡量分割結果的核心名額都有所提升。其中。在心髒分割遷移任務上Cardiac500遷移到ACDC的結果提升了5.1個百分點。
為了進一步驗證他們提出的方法有效性，他們還進一步分析了Cardiac500資料集中2645個測試樣本的分割結果分布，結果顯示完全消除了核心名額小于0.8的樣本，相比之下，基線方法有13個樣本低于0.8。
另一篇論文，題目為“Learning Directional Feature Maps for CardiacMRI Segmentation”，同樣是華為雲醫療AI團隊聯合華中科技大學的研究成果。
通常情況下，磁場不均勻和在核磁共振成像過程中髒器運動等因素會産生僞影，使得目标邊界模糊。但目前基于深度學習的分割方法由于缺乏有效的語義像素級關聯，導緻分割出來的目标物體無法維系解剖學結構，如下圖所示：
這就是華為雲醫療AI團隊這篇論文要解決的問題，他們提出了一種通過學習方向特征圖，強化像素間語義級關聯，通過增加類間距，縮小類内距，來維持物體解剖學結構，實作高精度的邊緣分割。具體過程如下圖所示：
首先，用U-Net來學習初始分割效果圖。之後，基于U-Net主幹，通過DF子產品學習每個像素方向場的強度資訊和方向資訊。
接下來，利用學習得到的方向場資訊對初始分割效果進行疊代修正，使用髒器中間分割結果指導邊緣分割。最後，聯合初始分割效果+方向場學習+修訂的分割效果等任務進行多任務學習。
論文中展示了這一方法的分割以及泛化性能。相比已有的方法，其在心髒分割遷移任務上（Self-collected ->ACDC， ACDC ->Self-collected）分别提升了1.1個點和1.7個點。
基于行業熱點研究課題，兩篇論文都被業内頂會收錄，華為雲醫療AI的實力可見一斑。
基于上述兩種方法，華為雲醫療AI團隊聯合華中科技大學聯合開發了一套基于深度學習的心髒AI服務，可實作心髒各結構的自動分割、并進行精準量化分析，實作單病例量化結果的秒級輸出，AI+醫生複核總體效率是純人工量化評估速度的數十倍。目前，該服務已成功在華為雲上線。
但這隻是其近年來研究成果的一部分，華為雲在醫療AI領域，已經深耕許久，尤其是在醫學影像領域。
華為雲醫療AI布局浮出水面
從研究成果來看，事實上，在去年的MICCAI以及MICCAI-MIML上，華為雲醫療AI團隊已經有3篇論文入圍，覆寫宮頸癌篩查、腦中風分割以及平片診斷報告自動生成等應用場景。
在近年來多個醫學影像相關的AI挑戰賽事上，華為雲的技術實力也都達到了世界領先水準。
比如在Grand-Challenge胎兒超聲影像頭圍測量比賽（HC18）上，華為雲超過了香港中文大學、中國科學院、加拿大女王大學等100多個大學和科研機構，以1.89mm的平均絕對誤差取得第一。
前段時間，我們報道了IEEE Fellow、AI大牛田奇加入擔任華為雲人工智能領域首席科學家。
田奇作為計算機視覺領域大牛，主導AI視覺方向的前沿研究，他加入之後，想必會提升華為雲在計算機視覺領域的基礎研究實力。可以預見，在田奇加入後，華為雲醫療AI，尤其是醫學影像方面，未來還會有更大的進展。
但不僅僅是研究，華為雲還在積極探索怎樣将AI技術快速落地。
過去的這幾年，他們與醫療行業中的企業及醫院和高校合作，為使用者提供端到端的AI使能平台，推動AI應用到行業場景中。
2019年6月，華為雲與金域醫學合作，在AI輔助病理診斷應用開發方面取得突破性進展。他們訓練出的宮頸癌篩查模型，在排陰率高于60%的基礎上，陰性片判讀的正确率高于99%，同時，陽性病變的檢出率超過99.9%。
一舉成為國際上已公布的AI輔助宮頸癌篩查的最高水準。而且在診斷速度上也大大提升：每例病理判讀僅需36秒，是人工判讀的10倍。
疫情期間，華為雲與藍網科技等合作夥伴，打造出了基于人工智能的醫療影像輔助診斷系統，将診斷效率從過去的10-15分鐘變為10-15秒，極大地緩解了醫療壓力。
在多年技術的積累下，華為雲已經面向行業推出了企業級的醫療影像AI平台，支撐全流程可追溯的端到端AI模組化，助力醫療影像AI更加系統、快速、安全地走向市場。
此外，在基因組和制藥領域，華為雲也有了不少布局和積累。
今年新冠疫情爆發後不久，華為雲就與合作夥伴一起組成了聯合攻關團隊，基于華為雲醫療智能體平台（EIHealth），針對新冠病毒的所有21個靶标蛋白進行計算機輔助藥物篩選。在短短數小時内完成了上千萬次的模拟計算，并及時公開了研究結果，為全球的抗病毒研發工作提供了支援。
而在之前，如此大規模的計算往往需要幾個月才能完成。
在全球抗疫形勢依舊嚴峻的情況下，如此助力展現出了AI普惠的一面，這也正是華為雲對其醫療AI的期待：解決醫療領域的基礎難題，通過AI技術轉換，為人類疾病預防、診斷、治療貢獻力量。
而在算力、算法以及應用平台等各個方面都成熟的情況下，華為雲醫療AI推進的速度也在進一步加快。
華為雲醫療智能體平台（EIHealth）已經對外開放，如果你有興趣，可以通路頁面了解詳情→傳送門。
本文分享自華為雲社群《進擊的華為雲醫療AI：頂會兩篇論文連發，研究和落地加速》，原文作者：肉肉的蟲子 。
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