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騰訊8篇論文入選MICCAI2019 AI與醫療越走越近-鄭州網站建設

夢之網科技?2019-10-11?文章動態?

國際頂級人工智能醫學影像學術會議MICCAI 2019會期臨近,論文錄用結果陸續揭曉,騰訊共計入選8篇論文,涵蓋病理癌癥圖像分類、醫學影像分割、CT病灶檢測、機器學習等范疇。

近年來AI醫學蓬勃發展,以“騰訊覓影”為代表的AI醫學解決方案快速進入多種疾病的診斷核心環節。不過,醫學影像數據質量參差不齊,人工標注難度大等行業性難題,導致AI在醫學上的學習和應用面臨諸多挑戰。在此次MICCAI 2019中,騰訊旗下兩大AI實驗室——騰訊AI Lab與騰訊優圖實驗室分別從深度學習效率提升,以及醫學臨床應用角度進行創新性研究,各入選4篇論文。

提升深度學習效率:彌補“小數據”短板

將AI應用于醫學圖像分類的一大挑戰是訓練數據少,其中一個解決辦法是結合遷移學習、多任務學習、半監督學習等多種訓練方式。騰訊AI Lab的研究把三種方法整合在統一框架中,從而疊加各方法的貢獻,并公平對比不同場景下各方法的貢獻。

騰訊8篇論文入選MICCAI2019 AI與醫療越走越近-鄭州網站建設

圖注:半監督學習前沿的一致性約束算法(包括VAT和PI-model)和廣泛采用的多任務學習算法(hard parameter sharing)整合在一個網絡中,采用交替任務的方式進行端到端的訓練,通過初始點的設定融入遷移學習。

在胃鏡圖片良惡性分類問題上的一系列實驗說明:單獨使用時遷移學習提升性能最顯著;遷移學習基礎上,多任務學習在項目早期數據量較小時可進一步提高,而半監督學習可在較大數據量上持續提升;三者組合并利用大參數量網絡可獲得更好性能。這項研究成果將可用來指導如何單獨或組合使用遷移學習、多任務學習和半監督學習提升醫學分類模型的準確率。

與此同時,騰訊優圖實驗室的研究,則有望在解決醫學影像標注難題上找到新思路:醫療圖像(如CT,MRI)往往是三維數據,該類數據存在標注難度大,標注信息難以獲取等問題,這導致標注的三維醫學圖像數量通常不足以很好地訓練深度學習網絡。騰訊優圖實驗室提出了一種深度挖掘原始數據信息的自監督學習方法,通過模擬魔方復原過程,使網絡自發地在原始數據中提取有用信息。

這項研究有望減少深度學習網絡對數據量的需求,提高后續監督任務的準確率。同時,這也是業內首次提出三維自監督學習方法,有望彌補業內的研究空白。

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圖注:模擬魔方復原過程的自監督學習框架。該框架包含兩個操作:打亂立方塊順序及旋轉立方塊方向。

此外,騰訊優圖實驗室的另一項研究則提出了成對分割框架,通過有效挖掘醫療影像切片間的關系,并以代理監督的形式加以約束,從而通過不同切片之間的配對,大幅提升標注數據的數量和相鄰切片預測結果的光滑性和一致性。這一方法能夠在標注數據不足的條件下進行語義分割這一現實場景發揮效用,通過有效挖掘先驗知識,彌補數據量不足的問題。

AI病理研究新突破:弱監督、無標簽、色彩歸一

騰訊AI Lab 醫療中心首席科學家姚建華博士曾介紹病理AI的三個主要研究方向:一是基于AI技術的病理診斷模型,二是病理組學,三是基于AI技術的病理預后預測模型,三個方向分別幫助醫生提高診斷效率、一致率、準確率,以及新增了醫生的預測療效能力。此次在MICCAI 2019上,騰訊AI Lab在病理分析上連發3篇論文,闡述其在AI病理分析上的研究新突破。

研究之一由騰訊AI Lab與中山大學附屬第六醫院合作,提出一種僅使用臨床診斷結果作為弱監督信號來訓練分類器的方法,對從病理圖像中拆分出的瓦塊進行自動分類。這個新的分類方法可加速病理圖像分類器的開發,通過結合智能顯微鏡,為臨床醫生提供實時的診斷意見,降低誤診的發生。

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圖注:腸癌病理組織HE染色切片。通過結合智能顯微鏡,可以為臨床醫生提供實時的診斷意見,降低誤診的發生。

研究之二則由騰訊AI Lab與華南理工大學、中山大學附屬第六醫院合作,提出一種無標簽領域自適應算法,來訓練具有領域不變性的深度神經網絡,從而通過探索全視野數字切片的標注信息,解決無標簽顯微鏡圖像的分類任務。基于該方法訓練出來的深度神經網絡,在不使用任何帶標注顯微鏡數據的情況下,在顯微鏡任務上取得了極為優異的性能,甚至超過了使用部分帶標注數據訓練的神經網絡。

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