肝脏分割，腾讯也是在行的
学霸之间的竞争是残酷的，这次腾讯的学霸赢了。最近腾讯优图实验室联合厦门大学组成的TencentX团队参加了一次“期末考”，考试科目叫LiTS (肝脏肿瘤病灶区CT影像分割挑战)。
先提醒一下，这里说的肝脏分割绝不是你想的那种……爆炒……
现在阅卷已完成，TencentX的成绩是荣获肝分割、肝肿瘤分割技术两项世界第一。其中肝脏分割技术第一的记录已经保持了近半年，至今无人超越。
可是考这个有什么用呢？
这样说吧，目前肝癌是世界上发病率和致死率均较高的恶性疾病之一，而AI图像分割能力可以辅助医生精确地了解癌灶的位置、大小以及与周围血管、肝组织的关系。
这对肝肿瘤后续的放射治疗、手术切除等临床应用都十分有用呢，详情请往下看。
“AI专业八级考试”
先插播几句LiTS，因为这真的不是一般的“考试”。
它由德国慕尼黑理工大学、以色列特拉维夫大学等研究机构与国际顶级医学图像年会MICCAI联合举办，全球各地赶考的科研队伍有近百支，相当于一场“AI专业八级考试”。
这项考试的考点在于，用创新的算法解决肝脏肿瘤病灶CT图像的自动分割，也就是自动找出CT图上哪里是肝脏，病灶在哪儿，血管在哪儿，正常肝组织在哪儿，并且精确地把他们圈出来。
概括起来很简单，实现起来真的很难。比如一张未经处理的CT图可能长这样——
而经过AI智能分割后，它大概会变成这样——
肝脏和肝肿瘤分割结果演示
其中红色代表分割的肝脏区域，绿色代表分割的肝肿瘤区域。
是不是一目了然了？不论是医生还是病人都一定爱死这样的AI了。
学霸对学霸
肝肿瘤的CT原图展现的是人体横截面，图上不但有肝脏，也有其他相邻器官，图上界限并不清晰。
而肿瘤的大小、形状、位置复杂多变，因人而异，每一个因素都在增加AI识别的难度。
更要命的是 ，这次LiTS大赛的出题方一点儿也不省心，130例训练数据来源于全球多个研究中心。高手出题，绝不手软，感觉全世界的“黄冈中学”都来了。
不过，学霸对学霸，主要看方法。TencentX团队提出的自动分割算法在每个环节都争取做到比对手好那么一丢丢，最后形成整体优势。
TencentX的算法大概长这样：数据标准化预处理、2.5D全卷积神经网络、辅助损失函数、模型融合……
可别以为这是单纯的学霸比赛，作为专注于计算机视觉AI研究及落地的顶级实验室，腾讯优图的类似医疗AI技术，已经通过腾讯首个医疗影像产品“腾讯觅影”在国内100多家顶尖三甲医院落地，并辅助医生进行宫颈癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等癌症筛查。
这种既减轻医生工作量，又帮助医生提升诊断准确率和效率的“能救命的AI”，未来在学霸们的努力下一定会越来越普及。
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