全球AI檢測肝病技術取得了新的突破。近日，全球LiTS (Liver Tumor Segmentation Challenge，肝臟腫瘤病灶區(qū)CT影像分割挑戰(zhàn))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)合廈門大學組成的TencentX團隊，從近百支科研隊伍中脫穎而出，榮獲肝分割、肝腫瘤分割兩項技術世界第一。其中肝臟分割技術第一的記錄保持了近半年，至今無人超越。

LiTS由德國慕尼黑理工大學、以色列特拉維夫大學等高校、科研院所與國際頂級醫(yī)學圖像年會MICCAI聯(lián)合舉辦，致力于用創(chuàng)新的算法解決肝臟腫瘤病灶CT圖像的自動分割，幫助疾病診斷、圖像引導手術以及醫(yī)學數(shù)據(jù)的可視化，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據(jù)。

肝癌是世界上發(fā)病率和致死率均較高的惡性疾病之一，臨床上常用的檢查已經(jīng)形成包括超聲、CT、MRI等完整的影像體系?；谟跋竦母闻K腫瘤自動分割技術能夠輔助醫(yī)生精確的了解癌灶的位置、大小以及與周圍血管、肝組織的關系，對于后續(xù)的放射治療、手術切除等都具有十分重要的臨床意義。

然而，要實現(xiàn)精準的肝臟與肝腫瘤分割存在較大的難度。首先，腫瘤的大孝形狀、位置復雜多變，因人而異;其次，肝臟與相鄰器官之間、腫瘤區(qū)域與肝臟正常組織之間在CT成像中界限比較模糊;另外，該挑戰(zhàn)的130例訓練數(shù)據(jù)來源于多中心，數(shù)據(jù)的重建層厚、掃描增強期和方位存儲等都存在很大差異。這些問題都加大了AI自動分割肝臟病灶的難度。

TencentX團隊提出的自動分割算法力爭在每一個處理環(huán)節(jié)都做到最優(yōu)，包括數(shù)據(jù)的預處理、深度學習網(wǎng)絡模型的設計、損失函數(shù)的選擇以及最終結果的后處理。好的數(shù)據(jù)預處理是精準分割的關鍵，方案首先通過數(shù)據(jù)標準化預處理，從而降低不同數(shù)據(jù)間的圖像差異。針對肝臟分割模塊，團隊設計了新穎的2.5D全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并借鑒當下流行的空洞卷積模塊有效的挖掘肝臟的結構化信息。在肝腫瘤分割模塊，團隊聚焦腫瘤在3D層面的連續(xù)性，設計了新穎的輔助損失函數(shù)，使得網(wǎng)絡有效挖掘腫瘤的空間信息。最后通過模型融合等后處理調整，有效保證了算法的可靠性和精準性。

騰訊優(yōu)圖在AI醫(yī)療方面沉淀已久，具備進行上億規(guī)模的模型訓練及合作接入，能夠為技術落地提供有力的服務保障。近年來，騰訊優(yōu)圖的醫(yī)療AI技術，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、糖尿病視網(wǎng)膜病變等癌癥篩查，并在國內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。

值得一提的是，騰訊優(yōu)圖在深耕AI圖像技術的同時，積極開展產(chǎn)學研合作探索，與多所國內頂尖大學建立連接。此次合作的廈門大學王連生老師團隊就是其中之一。通過全面布局AI產(chǎn)業(yè)、與高校展開密切合作，騰訊優(yōu)圖在人工智能領域持續(xù)穩(wěn)步前進，在為行業(yè)培養(yǎng)更多優(yōu)秀人才的同時，進一步加速推動AI技術在更多領域的創(chuàng)新研究和應用落地。