AI提升脊柱側(cè)彎估計準(zhǔn)確度，騰訊優(yōu)圖榮獲2019 MICCAI AASCE第一

　　近日，騰訊優(yōu)圖實驗室醫(yī)療AI再獲新突破。由騰訊優(yōu)圖研發(fā)的醫(yī)療AI系統(tǒng)——脊柱側(cè)彎的全自動估計方法，從二百余支隊伍中脫穎而出，在2019 MICCAIAASCE Challenge中斬獲第一，精度達(dá)到國際領(lǐng)先水平。該比賽共吸引來自全世界的257支隊伍注冊參與(其中79支隊伍提交了最終結(jié)果)。

　　AASCE競賽排名截圖(因為空間限制，只顯示前20名)

　　準(zhǔn)確的脊柱彎曲度自動定量評估是青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎(AIS)臨床評估和治療規(guī)劃的一項重要工作。目前基于AIS臨床評價標(biāo)準(zhǔn)使用手工測量Cobb角度具有費時、不可靠的缺點。因此，開發(fā)精確的脊柱曲率自動估計方法和脊柱前后X光圖像的誤差矯正成為醫(yī)療AI領(lǐng)域的重要問題。

　　目前業(yè)界比較成熟的技術(shù)方法包括基于手工設(shè)計的過濾器分割方法及基于機器學(xué)習(xí)的自動估計方法。前者使用活動輪廓模型、自定義濾波模型以及帶電粒子模型等數(shù)學(xué)模型對椎體進(jìn)行定位，從而獲取脊柱側(cè)彎的Cobb角。但是，這種方法需要精確的錐體定位以及特征工程，具有計算量大，泛化性差等確定。近幾年隨著人工智能的發(fā)展，業(yè)界開始大量嘗試基于機器學(xué)習(xí)的脊柱側(cè)彎的自動估計方法，如采用支持向量回歸、隨機森林回歸以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

　　騰訊優(yōu)圖實驗室提出的脊柱側(cè)彎的自動估計方法，正是利用AI技術(shù)作為計算機輔助診斷來提高青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎評估的精度和效率。

　　邏輯解決方案

　　對于前后位脊柱X光圖，該系統(tǒng)首先采用多尺度分割技術(shù)對脊柱進(jìn)行分割，得到椎體和間隙的分割掩碼。將分割結(jié)果作為第二步Cobb角回歸的輸入。第一步分割有兩點目的：1.可視化地排除脊柱區(qū)域之外的異常區(qū)域(如人為誤差、運動偽影等)帶來的誤差;2.對原圖進(jìn)行降維，將復(fù)雜的X光圖輸入轉(zhuǎn)化為包含脊柱區(qū)域的二值圖。

　　為解決跨中心影像具有不同分布的困難，該系統(tǒng)采用領(lǐng)域遷移的方法，在保證分割精度的同時使網(wǎng)絡(luò)盡量無視不同源域之間的差異。進(jìn)而將分割結(jié)果作為輸入，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸Cobb角。最后，使用多模型融合方法，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的魯棒性。

　　該系統(tǒng)未來可用于青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎(AIS)計算機輔助診斷及治療規(guī)劃，提高醫(yī)生在評估脊柱側(cè)彎程度的精度及速度，創(chuàng)造一定的經(jīng)濟價值與社會價值;同時，該系統(tǒng)也可作為早期癥狀的檢測，作為醫(yī)生制定治療手段的重要依據(jù)。

　　從AI導(dǎo)診到AI輔助癌癥早篩，AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用已不陌生。依托前沿的計算機視覺技術(shù)，騰訊優(yōu)圖實驗室在醫(yī)療AI領(lǐng)域持續(xù)探索應(yīng)用，除了在全球醫(yī)療影像大賽LiTS中刷新兩項紀(jì)錄，獲得肝分割、肝腫瘤分割兩項技術(shù)世界第一之外;不久前還刷新了全球胸部多器官分割大賽SegTHOR Challenge 2019的世界記錄。

　　技術(shù)研發(fā)不斷深入的同時，騰訊優(yōu)圖也通過騰訊首個醫(yī)療影像產(chǎn)品“騰訊覓影”持續(xù)對外輸出醫(yī)療AI能力，目前已支持宮頸癌、肺癌、眼科疾病等疾病篩查，并在國內(nèi)100多家頂尖三甲醫(yī)院進(jìn)行落地，既減輕了醫(yī)生的工作量，也為提升診斷準(zhǔn)確率和效率發(fā)揮了重要作用。