雷鋒網(wǎng)消息，近日，國際醫(yī)學(xué)圖像計算和計算機輔助干預(yù)會議MICCAI 2019論文錄用結(jié)果揭曉，聯(lián)影智能7項學(xué)術(shù)成果被大會收錄。成果涵蓋腦部疾病診斷與評估、器官智能分割、圖像融合配準(zhǔn)、系統(tǒng)圖像分辨率提升等AI熱點領(lǐng)域。

其中，聯(lián)影智能一項應(yīng)用于早期輕度認(rèn)知障礙診斷的獨創(chuàng)算法——腦區(qū)動態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)模型算法被收錄為大會口頭報告，各項成果已在全國范圍逐步落地，廣泛應(yīng)用于醫(yī)院臨床與科研項目中。

作為國際頂級醫(yī)學(xué)影像會議，MICCAI (International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) 的全球影響力與學(xué)術(shù)權(quán)威性不可小覷，歷來是醫(yī)學(xué)影像計算(MIC)和計算機輔助介入(CAI)領(lǐng)域的風(fēng)向標(biāo)。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，今年，隨著AI蓬勃發(fā)展，大會共吸引了全球134所頂級科研高校的研究團隊參與，論文投稿數(shù)同比增長7成，再創(chuàng)新高。而大會秉承一貫嚴(yán)苛的評選標(biāo)準(zhǔn)，最終錄取率僅為31%。

獨創(chuàng)腦區(qū)動態(tài)功能網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)對輕度認(rèn)知障礙精準(zhǔn)診斷

【動態(tài)圖模型對功能磁共振建?！獞?yīng)對輕度認(rèn)知障礙】

輕度認(rèn)知障礙（Mild cognitive impairment，MCI）被認(rèn)為是阿爾茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）的前驅(qū)階段，早期識別輕度認(rèn)知障礙則是防治阿爾茲海默病的關(guān)鍵。早期輕度認(rèn)知障礙的病人并不具有顯著的腦部結(jié)構(gòu)變化，診斷難度較大，往往容易被忽視。

聯(lián)影智能提出一種基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)對功能磁共振的處理技術(shù)，分析動態(tài)腦區(qū)連接模式，用于診斷早期輕度認(rèn)知障礙。傳統(tǒng)輕度認(rèn)知障礙診斷方法，大多使用智力狀態(tài)檢查量表，更依賴于經(jīng)驗判斷與主觀評價，很難精準(zhǔn)地判斷腦部結(jié)構(gòu)變化、科學(xué)地診斷早期輕度認(rèn)知障礙。聯(lián)影智能輕度認(rèn)知障礙輔助診斷系統(tǒng)可快速發(fā)現(xiàn)腦區(qū)連接動態(tài)變化中的細(xì)微差別，自動預(yù)估患者性別、年齡信息，精準(zhǔn)識別早期輕度認(rèn)知障礙患者，助力防治阿爾茲海默病。

膝關(guān)節(jié)多組織全自動秒級分割

【基于梯度自適應(yīng)機制的Dice損失函數(shù)——應(yīng)用于磁共振膝關(guān)節(jié)智能分割】

骨性關(guān)節(jié)炎是由勞損、創(chuàng)傷、關(guān)節(jié)畸形等諸多因素引起的關(guān)節(jié)退行性病變。中國60歲以上人群骨關(guān)節(jié)炎患病率超50％，65歲以上人群患病率高達68％。骨性關(guān)節(jié)炎在全身關(guān)節(jié)可能發(fā)生，以膝關(guān)節(jié)為常見。 

為更精準(zhǔn)地量化分析關(guān)節(jié)組織、輔助醫(yī)生了解膝關(guān)節(jié)炎不同階段的病癥，聯(lián)影智能基于梯度自適應(yīng)機制的Dice損失函數(shù)，進行磁共振膝關(guān)節(jié)智能分割。醫(yī)生手動分割器官，耗時長達幾十分鐘甚至幾小時，工作效率低。聯(lián)影智能磁共振膝關(guān)節(jié)智能分割方法可秒級分割不同類別、難易程度不同的組織，為醫(yī)生診斷提供量化數(shù)據(jù)，大幅提升分割精準(zhǔn)度與診療效率。

一鍵量化診斷為氣胸患者“爭分奪秒”

【基于圖片級別和少量像素級別標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練精準(zhǔn)氣胸診斷分割模型——應(yīng)用于氣胸診斷】

氣胸是空氣泄漏到肺和胸壁之間造成的肺部異常。自發(fā)性氣胸是呼吸內(nèi)科急診之一，若持續(xù)性或復(fù)發(fā)性氣胸患者診療不及時或不恰當(dāng)，將會損害其肺功能，甚至導(dǎo)致休克、威脅生命——因此，對于氣胸患者，如何抓緊“黃金時間”，爭分奪秒完成診斷與治療？ 

目前，胸部X光片是用于氣胸診斷最常用的手段之一。但胸片作為醫(yī)院中較常規(guī)、“熱門”的檢查，從患者拍片到醫(yī)生出具診斷報告往往耗時較長；此外，對氣胸的診斷與治療方案的制定通常基于目測讀片，對氣胸區(qū)域與大小較難實現(xiàn)精準(zhǔn)量化。聯(lián)影智能氣胸診斷分割模型，基于圖片級別和少量像素級別標(biāo)注數(shù)據(jù)，進行分割模型訓(xùn)練，可快速精準(zhǔn)地分割出氣胸面積與肺葉面積，根據(jù)面積比量化分析氣胸嚴(yán)重程度，幫助醫(yī)生及時診斷、救治危重病人。    

認(rèn)知障礙推導(dǎo)、定位、證實

【診斷-定位任務(wù)迭代注意力聚焦策略——應(yīng)用于認(rèn)知障礙疾病】

輕度認(rèn)知障礙根據(jù)病程發(fā)展程度可分為兩類：穩(wěn)定型，認(rèn)知相對保持穩(wěn)定不變；進展型，隨病程轉(zhuǎn)化為阿爾茲海默病。輕度認(rèn)知障礙轉(zhuǎn)化成阿爾茨海默病的年轉(zhuǎn)化率為10-15%，由于其高轉(zhuǎn)化率與不可逆性，輕度認(rèn)知障礙被認(rèn)為是對患者進行干預(yù)的最佳狀態(tài)。因此，精確地診斷穩(wěn)定型和進展型輕度認(rèn)知障礙在臨床應(yīng)用中至關(guān)重要。 

目前研究工作大多關(guān)注如何從影像中提取重要特征進行精確診斷，而圖像關(guān)鍵區(qū)域定位任務(wù)與疾病特征提取任務(wù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)卻常常被忽略?；趦烧叩年P(guān)聯(lián)性，聯(lián)影智能利用定位任務(wù)的迭代注意力聚焦策略，推出一種應(yīng)用于認(rèn)知障礙疾病的診斷方法，可快速定位疾病所在腦區(qū)并同步診斷疾病類別，定位準(zhǔn)確性與分類精準(zhǔn)度大幅提升，輔助醫(yī)生診斷輕度認(rèn)知障礙及其轉(zhuǎn)化程度，及時進行干預(yù)治療。   

腦中線一鍵勾勒

【基于回歸及多尺度特征融合的全自動大腦中線勾勒技術(shù)】

人類大腦有兩個近似對稱的左右半腦，其間的分界線被稱為腦中線。正常情況下，大腦橫截面上的腦中線近似為一條直線，但部分腦疾病會引起腦中線的偏移，例如創(chuàng)傷性腦損傷。此時，腦中線的偏移程度可作為此類疾病的一個重要定量指標(biāo)，而指標(biāo)的測量需要腦中線的勾勒——手動勾勒費時、且其精準(zhǔn)度極為依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗。 

為提高勾勒效率、減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)，聯(lián)影智能基于回歸及多尺度特征融合技術(shù)構(gòu)建一種全自動大腦中線勾勒方法。傳統(tǒng)勾勒方法大多基于左右腦之間的對稱性先驗，提取相關(guān)特征構(gòu)建腦中線，但很難適用于重度腦疾病引發(fā)的腦中線嚴(yán)重偏移、左右腦對稱性較小的情況。聯(lián)影智能全自動大腦中線勾勒方法基于回歸的中線檢測網(wǎng)絡(luò)，可輕松應(yīng)對嚴(yán)重腦疾病下的腦中線自動勾勒，且能精準(zhǔn)提供中線偏移量化數(shù)據(jù)，為相關(guān)疾病的輔助診斷提供精準(zhǔn)的方法依據(jù)。    

MR與CT圖像融合配準(zhǔn)

【基于圖像合成與修復(fù)的MR-CT圖像配準(zhǔn)方法——應(yīng)用于肝臟腫瘤熱消融手術(shù)】

肝臟腫瘤的熱消融手術(shù)目的在于盡可能消融腫瘤組織且同時保證周圍正常組織不被破壞。手術(shù)中消融針的穿刺在圖像引導(dǎo)下進行，精確的穿刺手術(shù)需要將術(shù)前和術(shù)中的圖像進行配準(zhǔn)。然而，術(shù)前與術(shù)中影像模態(tài)的不同、肝臟等組織發(fā)生較大形變等原因都大幅增加影像配準(zhǔn)的難度?；趫D像合成與修復(fù)的MR-CT圖像配準(zhǔn)方法，聯(lián)影智能肝臟腫瘤融合配準(zhǔn)技術(shù)可快速準(zhǔn)確地將術(shù)前CT圖像與術(shù)中MR圖像融合匹配，在3秒內(nèi)完成腫瘤定位及圖像配準(zhǔn)，輔助醫(yī)生高效精準(zhǔn)地進行肝臟腫瘤熱消融手術(shù)。

一鍵“高清”，磁共振圖像分辨率增強

【基于稀疏保真度約束與正則化方法，實現(xiàn)磁共振圖像分辨率增強——應(yīng)用于三維圖像處理與可視化】

臨床中，受限于硬件和掃描時間等因素，磁共振圖像一般都由多個稀疏間隔的二維采集圖像堆疊而成，導(dǎo)致生成的三維磁共振圖像在垂直采集平面方向的分辨率極低。這在一定程度上，對實際臨床與科研所進行的三維圖像處理與可視化展示造成困難?；谙∈璞Ｕ娑燃s束與正則化方法，聯(lián)影智能無需真正高分辨率訓(xùn)練數(shù)據(jù)也可利用深度學(xué)習(xí)減少磁共振圖像層間距，從而對磁共振圖像分辨率進行增強，生成的圖像可與使用真實高分辨率訓(xùn)練得到的圖像不分伯仲。雷鋒網(wǎng)

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