深圳先进院在基于人工智能的医学影像病变自动识别研究取得重要进展
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心李烨研究员团队针对医学影像病变自动识别与分割问题提出了一种基于边界信息响应的上下文感知深度神经网络，有效地提升了医学影像中病变区域的自动分析与识别准确率。该成果“boundary-aware context neural network for medical image segmentation”已发表在医学图像处理顶级期刊《medical image analysis》 上(中科院1区，五年影响因子if：11.220）。论文第一作者是数字所王如心副研究员，樊建平研究员、李烨研究员为该文通讯作者。
通过人工智能算法，从不同医学图像中自动检测和识别病灶部位可以为病人的诊断、治疗以及预后监测提供一种快速且有效的计算机辅助诊断方法，提高放射科医生的工作效率，满足日益增长的影像和诊断服务需求，同时还可以有效地缓解资深专业放射科医生短缺问题，为准确及时的医学诊断提供辅助的影像学证据。医学图像中病变通常表现出形态、分布不规则，与周围正常组织器官区分度低，边缘模糊等特性，为精确自动识别带来了巨大挑战（图1）。针对上述问题，团队提出了一种基于边界信息响应的上下文感知深度网络架构。通过级联构建的金字塔边缘提取模块，多任务学习模块以及交叉特征融合模块，自适应地聚合多层次、细粒度的图像特征，提升了深度神经网络对病变形态、分布及边缘信息等复杂结构的感知，降低了周围正常组织器官、噪声等因素的干扰，极大改善了分割的准确率。提出的方法在皮肤镜图像、内窥镜图像以及x 光图像等多种模态医学影像病变区域分割任务上表现优异，其中在isic2017国际皮肤镜图像分割挑战赛测试数据上识别精度达到81.0%，相较比赛冠军队伍成绩，分割精度提升了4.5%；此外在基于内窥镜图像的结肠息肉识别精度达到88.5%、x光图像的肺器官分割精度达到92.8%，提出的模型对比其他多种深度学习方法取得了最好的分割表现。
该研究工作得到了中国科学院战略性先导科技专项（b类）以及国家自然科学基金等科技项目资助。
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图1：基于边界信息响应的上下文感知深度神经网络示意图