雷鋒網(wǎng)消息， 10 月 26 日上午 8：30 分，由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，福州市人民政府、福州大學(xué)承辦，福建師范大學(xué)、福建工程學(xué)院協(xié)辦的 2017 中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)（CNCC 2017）在福州海峽國(guó)際會(huì)展中心隆重召開(kāi)。雷鋒網(wǎng)作為獨(dú)家戰(zhàn)略合作媒體對(duì)本次會(huì)議進(jìn)行全程報(bào)道。

雷鋒網(wǎng)了解到，本次大會(huì)主題是“人工智能改變世界（AI Changes the World）”，共邀請(qǐng)近十位院士、 300 余位國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)領(lǐng)域知名專家、著名國(guó)際國(guó)內(nèi) IT 企業(yè)家到會(huì)演講。會(huì)議包括 14 個(gè)特邀報(bào)告、 2 場(chǎng)大會(huì)論壇、 40 余場(chǎng)前沿技術(shù)論壇及 30 余場(chǎng)特色活動(dòng)，同期舉辦科技成果展，匯聚 80 余家企業(yè)參展。大會(huì)已連續(xù)舉辦 13 屆，此次參會(huì)規(guī)模也是迄今為止最大、人數(shù)最多的一次，共計(jì)有近 700 家企事業(yè)單位，超過(guò) 6000 名專業(yè)人士參會(huì)參展。

“深度學(xué)習(xí)與醫(yī)療影像分析”的分論壇在當(dāng)天下午舉行。本次論壇主席由中南大學(xué)鄒北驥教授、中科院趙地教授共同擔(dān)任。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，該主題論壇是 CNCC 歷年來(lái)首次設(shè)置。福州大學(xué)的余輪教授、蘇州大學(xué)的陳新建教授、中南大學(xué)的鄒北驥教授、趙于前教授、浙江大學(xué)的吳健教授、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的何暉光教授、西北工業(yè)大學(xué)的夏勇教授、中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心的趙地教授以及中山大學(xué)的王瑞軒教授參加了此次論壇。

醫(yī)療健康是人工智能最熱門的應(yīng)用領(lǐng)域之一： Nature 和 Science 等國(guó)際頂尖雜志發(fā)表了很多醫(yī)療人工智能相關(guān)的工作；  Google  、 IBM 等公司也開(kāi)發(fā)了醫(yī)療人工智能的最新產(chǎn)品。而醫(yī)療人工智能產(chǎn)品落地的領(lǐng)域就包括眼科。眼科疾病嚴(yán)重危害并影響人們的生存質(zhì)量，是繼腫瘤、心血管病之后的第三位影響生存質(zhì)量的病患。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助的醫(yī)學(xué)影像分析在加快眼科醫(yī)學(xué)技術(shù)的重大突破、提升醫(yī)療服務(wù)效率和能力等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，也成為解決醫(yī)療資源不足等問(wèn)題的有效途徑。

在此次論壇上，各位專家、學(xué)者、醫(yī)生，針對(duì)眼底圖像處理及其在眼科疾病篩查和診斷中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行了討論。

第一位進(jìn)行主題演講的嘉賓是福州大學(xué)通信與信息系統(tǒng)博士生導(dǎo)師、福建省優(yōu)秀專家余輪教授，他就“基于醫(yī)療大數(shù)據(jù)的眼科影像分析”的主題和參會(huì)者進(jìn)行分享。余教授表示：國(guó)家定義的重大疾病有 25 類，其中糖尿病視網(wǎng)膜病變已經(jīng)成為我國(guó)首要的致盲眼病，每年有 3% 的糖尿病患者（我國(guó) 400 萬(wàn)以上）面臨失明并需要昂貴的治療。糖尿病及其并發(fā)癥造成了嚴(yán)重的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

因此，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)服務(wù)興起的背景下，為了能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化的移動(dòng)醫(yī)療健康（管理）服務(wù)，具有“可更新、低成本、可分析”特點(diǎn)的交互式健康醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)以及知識(shí)計(jì)算分析模型應(yīng)運(yùn)而生，余教授認(rèn)為我們特別需要建立一個(gè)基于知識(shí)計(jì)算模型的重大疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和健康評(píng)估引擎。

余教授表示，國(guó)家在疾病預(yù)防、基層醫(yī)療以及分級(jí)診療等方面提出多項(xiàng)舉措，這也給健康醫(yī)療改革提供了一個(gè)好機(jī)會(huì)?！拔磥?lái)隨著基礎(chǔ)計(jì)算平臺(tái)和開(kāi)源平臺(tái)的豐富成熟，技術(shù)方面的壁壘會(huì)越來(lái)越不明顯，整個(gè)人工智能的技術(shù)準(zhǔn)入門檻會(huì)越降越低。”

第二位進(jìn)行主題演講的嘉賓是蘇州大學(xué)的陳新建教授，他的報(bào)告主題是“醫(yī)學(xué)圖像處理方面的研究”。

陳教授表示，醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的不斷突破，推動(dòng)了生命科學(xué)的革命，例如 FI 、 PET 、 MRI 等技術(shù)，為醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療提供了很好的幫助，這里面很關(guān)鍵的一點(diǎn)是多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析技術(shù)。“圖像處理的量化技術(shù)實(shí)際上是十分關(guān)鍵的，這對(duì)疾病診斷和早期預(yù)防具有重要作用?！?/p>

他表示，現(xiàn)在很多量化分析就是分割問(wèn)題。而有效、自動(dòng)的器官分割具有非常大的挑戰(zhàn)性：各個(gè)臟器之間的亮度差異不明顯、與周圍臟器相連且邊界模糊，此外還存在圖像偽影、噪聲等干擾因素。

陳教授分別就三種不同的分割方式——區(qū)域分割、曲面分割以及區(qū)域+曲面的混合分割和與會(huì)者進(jìn)行分享。

“視網(wǎng)膜是一個(gè)復(fù)雜的分層結(jié)構(gòu)。許多重要的眼睛疾病以及全身性疾病的癥狀都會(huì)表現(xiàn)在視網(wǎng)膜上?！倍嗄B(tài)視網(wǎng)膜圖像分析結(jié)合了二維的眼底圖像和三維的光學(xué)相干斷層掃描圖像來(lái)檢測(cè)不同組織、血管以及病變結(jié)構(gòu)。圖像分割，校準(zhǔn)和分類方法是視網(wǎng)膜圖像處理與分析的常用方法。

基于“圖論方法的光學(xué)相干斷層掃描圖像分割”等研究方向和研究方法，陳新建的實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了基于 wxWidgets 構(gòu)架的醫(yī)學(xué)影像處理與分析科研平臺(tái)— MIPA ， 而 MIPA 的定位則是為醫(yī)學(xué)圖像處理中的配準(zhǔn)，檢測(cè)，分割及可視化等提供完整的解決方案。他表示，該軟件的特點(diǎn)是：可兼容 Windows 、 Linux 、 Mac 三種操作系統(tǒng)，具有多種預(yù)處理功能、二維、三維圖像可視化以及視網(wǎng)膜分層信息的二維、三維顯示。

受鄒北驥教授的委托，中南大學(xué)的陳再良博士分享了主題為“ OCTSeg-CSU 眼底影像數(shù)據(jù)集”的演講。他表示，頻域光學(xué)相干斷層掃描( OCT )相比較于眼底照相機(jī)、超聲波等傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，可進(jìn)行活體眼組織顯微鏡結(jié)構(gòu)的非接觸式、非侵入性斷層成像，能夠獲得更加豐富的生理組織的三維結(jié)構(gòu)信息。

此外，常見(jiàn)的眼科疾病，如青光眼、老年性黃斑變性等，大多屬于視網(wǎng)膜疾病，同時(shí)這些疾病的病變部位主要集中于視網(wǎng)膜黃斑區(qū)域和視乳頭區(qū)域，其視網(wǎng)膜生理結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生異常變化，這些異常變化可以通過(guò) OCT 圖像較清晰地表現(xiàn)出來(lái)。

陳博士表示，“研究發(fā)現(xiàn)，相比較于正常人，青光眼患者黃斑區(qū)域的 mRNFL 層的平均厚度明顯減小，其診斷能力要好于視盤(pán)區(qū)域的參數(shù)，同時(shí)青光眼患者黃斑區(qū)域除了 mRNFL 層變薄之外，神經(jīng)節(jié)細(xì)胞復(fù)合體的厚度也有明顯的變薄。”隨后，陳博士就杜克大學(xué)等和中南大學(xué)國(guó)內(nèi)外大學(xué)的數(shù)據(jù)集建設(shè)情況進(jìn)行了分析。

他表示，中南大學(xué)數(shù)據(jù)集中的健康人數(shù)據(jù)來(lái)自中南大學(xué)眼科醫(yī)學(xué)處理中心和中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院，所使用的采集設(shè)備為 Topcon 3DOCT-1 ，病患數(shù)據(jù)來(lái)自中南大學(xué)湘雅二醫(yī)院，數(shù)據(jù)集中的圖像有兩種尺寸，分別為： 1024*885 ，采集模式為黃斑中央凹線掃描，以及 521*885 ，采集模式為 3D 黃斑掃描。

對(duì)于這套數(shù)據(jù)集能夠應(yīng)用到什么地方，陳博士表示可以在四個(gè)方面得到應(yīng)用：視網(wǎng)膜層次分隔算法的比較和分析；青光眼輔助診斷的基準(zhǔn)；作為機(jī)器學(xué)習(xí)方法提取特征、建立模型的數(shù)據(jù)集；黃斑處疾病的分析。

而雷鋒網(wǎng)在論壇中簡(jiǎn)單地采訪了鄒北驥教授。對(duì)于為什么會(huì)把計(jì)算機(jī)視覺(jué)引入眼底影像分析，鄒教授表示，計(jì)算計(jì)視覺(jué)介入影像最早可以追溯到上世紀(jì)50年代的美國(guó)太空計(jì)劃。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是模擬人的視覺(jué)，而人的視網(wǎng)膜成像可以反映很多眼科包括血壓、血糖等全身性的疾病，通過(guò)研究視覺(jué)來(lái)診斷疾病成為一個(gè)自然而然的思路?，F(xiàn)在通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)方面的研究，可以將積累的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的模型，讓計(jì)算機(jī)在精確度和速度上幫助醫(yī)生提高診斷效率。

據(jù)鄒教授介紹，2016年，依托中南大學(xué)組建的“移動(dòng)醫(yī)療”教育部－中國(guó)移動(dòng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室在中南大學(xué)湘雅醫(yī)院順利通過(guò)教育部驗(yàn)收。目前他的團(tuán)隊(duì)主要做老年人慢病管理和醫(yī)學(xué)影像分析方面的工作。

下一位演講嘉賓是來(lái)自中南大學(xué)的趙于前博士，趙博士 2013 年入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才”支持計(jì)劃，是中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)圖像信息與控制分會(huì)委員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)專委會(huì)委員。 2009 年 7 月 - 2010 年 8 月在美國(guó)新澤西理工大學(xué)從事博士后研究。2012 年 7 月- 2014 年 7 月在先進(jìn)儲(chǔ)能材料國(guó)家工程研究中心從事博士后研究。

趙博士的演講主題是“輔助 CT 序列圖像肝臟自動(dòng)分割的方法”。他表示，肝臟分割是計(jì)算機(jī)輔助診斷和臨床應(yīng)用的的一個(gè)重要課題，但是傳統(tǒng)的分割方法耗時(shí)長(zhǎng)，而且結(jié)果高度依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)水平。因此，從 CT 圖像里進(jìn)行半自動(dòng)或全自動(dòng)的肝臟分割方法就引起了研究人員的關(guān)注。趙博士就如何進(jìn)行圖像的自動(dòng)分割進(jìn)行了講解。

隨后，浙江大學(xué)睿醫(yī)人工智能研究中心主任吳健以“醫(yī)療大數(shù)據(jù)呼之欲出”為主題發(fā)表了演講，他根據(jù)醫(yī)學(xué)人工智能的現(xiàn)狀與展望、醫(yī)學(xué)人工智能的目標(biāo)、人工智能與大數(shù)據(jù)等三個(gè)方面的話題表達(dá)了自己的看法。

吳教授表示，醫(yī)療行業(yè)存在很多的痛點(diǎn)，患者端、醫(yī)生端、醫(yī)院端、醫(yī)藥端、醫(yī)保端以及分級(jí)診療都存在一定量的問(wèn)題。醫(yī)療需求的入口也非常的旺盛，從院前、中、后的服務(wù)，健康診斷的，健康維護(hù)的等等出現(xiàn)非常多的需求。為了解決這些痛點(diǎn)，行業(yè)入局者越來(lái)越多，近幾年互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的蓬勃發(fā)展在醫(yī)療服務(wù)的需求和配置方面做出了很多成果。吳教授表示，未來(lái)的醫(yī)院將只保留最核心的診斷和治療部分，其他所有職能通通由社會(huì)第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)提供。

他認(rèn)為，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的爆發(fā)和硬件性能的飛速提升給醫(yī)療人工智能企業(yè)的發(fā)展提供了“燃料”。吳教授分享了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界所取得一些成果：“去年的 12 月份， Google 發(fā)了一篇文章，幾乎可以做得比醫(yī)生更高的水平，拿了 12.8 萬(wàn)的數(shù)據(jù)，每個(gè)圖片都有多個(gè)醫(yī)生來(lái)標(biāo)注；今年 2 月份 Nature 雜志上刊登了一個(gè)文章，斯坦福大學(xué)的皮膚癌診斷拿到 12.9 萬(wàn)的皮膚病的數(shù)據(jù)；梅西、梅奧、凱撒醫(yī)療等企業(yè)也取得了豐碩的成果。

在吳教授看來(lái)，醫(yī)學(xué)人工智能的目標(biāo)是讓患者更了解自己，讓醫(yī)生更清楚患者，讓醫(yī)療過(guò)程更加準(zhǔn)確，醫(yī)療管理更加科學(xué)，第三方服務(wù)更加豐富。

隨后，來(lái)自中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的何暉光教授發(fā)表了“基于貝葉斯深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)信息編解碼”的主題演講。計(jì)算機(jī)視覺(jué)難以處理復(fù)雜背景下的物體識(shí)別，而人類視覺(jué)具有高效、魯棒、抗噪等特點(diǎn)。那么如何將人類視覺(jué)特性引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型呢？

他表示，視覺(jué)信息編碼是指人腦將外部視覺(jué)刺激轉(zhuǎn)換成神經(jīng)活動(dòng)信號(hào)的過(guò)程，研究人腦視覺(jué)信息編碼，開(kāi)發(fā)類似人腦視覺(jué)系統(tǒng)的視覺(jué)信息處理模型，對(duì)于提高機(jī)器的智能感知能力具有重要意義。

而何教授結(jié)合 fMRI 成像技術(shù)特點(diǎn)及人腦視覺(jué)信息處理的神經(jīng)機(jī)制，提出了一種基于貝葉斯學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)理論的視覺(jué)圖像重建算法。新算法能夠根據(jù)大腦對(duì)視覺(jué)刺激的響應(yīng)重建視覺(jué)刺激內(nèi)容。何教授也表示，該方法也有很多需要改進(jìn)的地方：復(fù)雜自然場(chǎng)景的重構(gòu)工作還在進(jìn)行；未來(lái)將采用動(dòng)態(tài)編解碼，例如變分  RNN 進(jìn)行視頻重建；借鑒機(jī)器翻譯、圖像翻譯、對(duì)偶學(xué)習(xí)等思想；嘗試其他類型的深度生成模型，如 GAN 等。

接下來(lái)的演講嘉賓是來(lái)自西北工業(yè)大學(xué)的夏勇博士，他的演講題目是“深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割與分類中的應(yīng)用”。

夏勇教授展示了深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用中可能遇到的小數(shù)據(jù)集訓(xùn)練、正負(fù)樣本數(shù)據(jù)不平衡等實(shí)際問(wèn)題及解決方案，并將這些經(jīng)驗(yàn)推廣到醫(yī)學(xué)圖像分割與分類任務(wù)中。

夏勇教授表示，人工智能技術(shù)在人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，很大程度上要?dú)w功于數(shù)量龐大的多媒體及互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和能力驚人的存儲(chǔ)及計(jì)算設(shè)備的出現(xiàn)。因此，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也越來(lái)越多的應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像分析和計(jì)算機(jī)輔助診斷，特別是解決醫(yī)學(xué)圖像分割和分類的問(wèn)題。

在接下來(lái)的演講環(huán)節(jié)中，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心、論壇主席趙地博士發(fā)表了題為“深度學(xué)習(xí)與醫(yī)學(xué)圖像分析”的主題演講。趙地博士表示，深度學(xué)習(xí)輔助疾病診斷現(xiàn)在非?；馃?，可以在多個(gè)領(lǐng)域中發(fā)揮作用，例如腦科、頸科、眼科以及皮膚科等。他著重介紹了“深度學(xué)習(xí)在阿爾茲海默病方面的作用”?！鞍柶澓Ｄ∈前l(fā)病率最高的老年性神經(jīng)退行性疾病，高齡人群表現(xiàn)尤為明顯。早期發(fā)現(xiàn)，早期干預(yù)對(duì)于減輕病人腦部損害有非常重要的意義。”

 2015 年，趙地博士與北京天壇醫(yī)院共同申請(qǐng)了北京市科委重點(diǎn)項(xiàng)目“基于MRI圖像大數(shù)據(jù)分析的老年退行性疾病早期預(yù)警算法及表示物發(fā)現(xiàn) ”，主要從事 AD 大數(shù)據(jù)收集、 AD 數(shù)據(jù)預(yù)處理、 AD 大數(shù)據(jù)分析、臨床診斷決策支持模型構(gòu)建、平臺(tái)建設(shè)五方面的研究，旨在通過(guò)醫(yī)工結(jié)合，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式分析核磁影像，提早篩查老年癡呆癥，為醫(yī)生早期的診斷與干預(yù)提供幫助。

趙地博士表示，為提高 demo 版本的精準(zhǔn)度，趙地博士找到了具備先進(jìn) PET 技術(shù)的宣武醫(yī)院，并由老年癡呆影像診斷專家李坤城主任主持申請(qǐng)了“北京腦計(jì)劃”項(xiàng)目。目前，項(xiàng)目已獲得資助。

此前，趙地博士曾表示，在項(xiàng)目的未來(lái)應(yīng)用方面，將有和影像云平臺(tái)、核磁機(jī)廠商以及和醫(yī)院合作等三個(gè)方向。他在此次論壇上還透露了一個(gè)與影像云平臺(tái)合作項(xiàng)目的最新進(jìn)展：明年第一季度將發(fā)布老年癡呆智能影像診斷的系統(tǒng)。

論壇的最后一個(gè)主題演講是由中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院的王瑞軒副教授帶來(lái)的“醫(yī)學(xué)圖像中的異常檢測(cè)”。

王瑞軒副教授是中山大學(xué)”百人計(jì)劃”引進(jìn)人才。 2008 年在新加坡國(guó)立大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)視覺(jué)博士學(xué)位。 2007 年以來(lái)以主研人員參與了多項(xiàng)跨學(xué)科跨領(lǐng)域的英國(guó)及歐盟研究基金資助的科研項(xiàng)目，所涉及的研究橫跨計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的多個(gè)子領(lǐng)域，包括低級(jí)視覺(jué)的圖像去噪，中級(jí)視覺(jué)的圖像特征編碼、圖像分割、和圖像瀏覽，高級(jí)視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類，以及機(jī)器學(xué)習(xí)中流行學(xué)習(xí)、度量學(xué)習(xí)、高斯過(guò)程學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。

王教授表示，異常檢測(cè)是圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，檢測(cè)出圖像中的異常部分，不僅能夠減輕人工處理的工作量、克服不同操作人員之間的主觀性差異，而且還具有靈敏度高、檢測(cè)率高、誤檢率低、快速準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，因此越來(lái)越多地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理等不同場(chǎng)合，具有廣闊的應(yīng)用前景。

隨后，論壇的各位嘉賓參加了“深度學(xué)習(xí)與醫(yī)療影像分析”的提問(wèn)討論環(huán)節(jié)，與會(huì)者就“數(shù)據(jù)訓(xùn)練”、“人工智能產(chǎn)品的落地”等一系列話題向?qū)＜姨岢隽俗约旱乃伎?，各位專家也從自己的專業(yè)角度給聽(tīng)眾進(jìn)行答疑解惑。

中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦的“深度學(xué)習(xí)與醫(yī)療影像分析”的分論壇在 10 月 26 日下午圓滿結(jié)束，正如嘉賓在報(bào)告中所傳達(dá)的觀念一樣：深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)對(duì)很多傳統(tǒng)的研究方法造成了一定的沖擊，這時(shí)候，順勢(shì)而為地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，將深度學(xué)習(xí)的成果應(yīng)用到臨床中去，才能讓科研的成果發(fā)揮更大的價(jià)值。與此同時(shí)，研究者們也能夠把精力投入到其他更深層次的研究中去。而此次大會(huì)無(wú)疑把深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例以及深度學(xué)習(xí)時(shí)代的新研究標(biāo)的目的傳遞給了更多人。

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