西北工業大學夏勇教授課題組博士生在醫學圖像計算頂級會議MICCAI...

西工大新聞網10月26日電（賈灝哲 夏勇）因疫情影響，第二十三屆國際醫學圖像計算和計算機輔助幹預會議（MICCAI 2020）於10月4日-8日在線舉行。該會議是醫學影像人工智慧領域的國際頂級會議，除了展示領域內最新研究成果外，還因舉辦面向各種醫學圖像智能分析場景的國際挑戰賽而受到全球研究者和業界的廣泛關注。西北工業大學計算機學院的空天地海一體化大數據應用技術國家工程實驗室夏勇教授課題組博士生賈灝哲在大腦膠質瘤分割挑戰賽（BraTS 2020）獲得國際亞軍，博士生張建鵬在基於多序列CMR的心肌病理分割挑戰賽（MyoPS 2020）獲得國際季軍。這是我校科研團隊在醫學影像領域取得的又一佳績，展示了我校計算機學院在醫學影像智能計算這一新興交叉研究方向上的技術實力。

圖1. MICCAI BraTS 2020競賽結果

圖2. MICCAI MyoPS 2020競賽獲獎證書

大腦膠質瘤是由於大腦和脊髓膠質細胞癌變所產生的、最常見的原發性惡性顱腦腫瘤。得益於其內在多樣化的掃描設定，多序列磁共振影像一般被用來描述膠質瘤子區域在成像表型（外觀和形狀）上的不同生物特性。大腦膠質瘤分割競賽（BraTS 2020）旨在開發基於多序列磁共振影像的膠質瘤區域和結構的精準分割算法，從而為手術方案制定和預後提供輔助。該競賽由MICCAI大會與賓夕法尼亞大學藥學院等機構聯合主辦，自2013年起已連續舉辦8屆。今年的BraTS 2020競賽規模更大，吸引了七十多家國內外高校和研究機構的參與。在夏勇教授和匹茲堡大學黃恆教授、雪梨大學蔡衛東副教授的聯合指導下，我校博士生賈灝哲同學提出高解析度和非局部特徵學習網絡，利用平行多尺度融合模塊來增強網絡的高解析度特徵學習能力，同時引入期望最大注意力模塊，高效低成本地增強模型提取影像中全局依賴性信息的能力，進而提高模型的分割準確率，並最終獲得該競賽第二名。

圖3.賈灝哲通過視頻在MICCAI 2020 Workshop on BraTS上介紹上述研究成果

圖4.張建鵬通過視頻在MICCAI 2020 Workshop on MyoPS上介紹上述研究成果

心肌存活能力評估在心肌梗死患者的診斷和治療管理中是至關重要的。臨床上，通過多序列心臟磁共振數據，醫生可以獲取心肌的解剖及形態信息。心肌病理分割競賽（MyoPS 2020）旨在開發基於多序列磁共振數據對心肌的正常、梗死和水腫區進行精準分割，從而對心肌梗死患者的診斷和治療管理提供有效的決策輔助。在夏勇教授的指導下，我校博士生張建鵬同學提出了一種簡單有效的深度卷積神經網絡模型來分割多序列磁共振數據中的水腫和疤痕區域。該模型以EfficientNet為編碼器來進行特徵提取，以雙向特徵金字塔網絡作為解碼器來對分割掩模進行預測。這種網絡結構的參數量相比傳統卷積網絡來說要少得多，而且雙向特徵金字塔網絡能夠更加輕鬆、快速地實現多尺度特徵的融合。模型同時使用了一種在心肌病灶分割任務中十分有效的邊界損失函數，從而進一步提高了分割準確率。該模型相比其他深度學習模型要更加輕量，且性能更加優越，能夠切實地提高心臟病灶分割的準確性，取得了該競賽第三名。

圖5.博士研究生賈灝哲近照

圖6.博士研究生張建鵬近照

此外，來自同一課題組的博士生謝雨彤和碩士生楊璽組隊參加了MICCAI 2020甲狀腺結節超聲分割挑戰賽（TN-SCUI2020），並取得了第四名的好成績。

由張豔寧教授領導的空天地海一體化大數據應用技術國家工程實驗室致力於建設空天地海一體化大數據應用技術創新平臺，支撐開展數據基準與協同感知探測、廣域動態多源信息智能化處理與理解、多源信息多維重建與可視計算、面向應用的大數據信息挖掘與分析、多域多維信息系統等技術的研發和工程化。夏勇教授是國家級青年人才計劃入選者，近三年來帶領課題組開展醫學圖像分析和計算機輔助診斷等方面的研究工作，取得了多項創新成果，在IEEE會刊、CCF A類期刊會議和本領域頂級期刊MedIA、頂級會議MICCAI上發表論文40餘篇，先後擔任本領域頂級會議ISBI 2017分會主席、MICCAI 2019領域主席和MICCAI 2020分會主席等。本項研究得到了西北工業大學博士論文創新基金（CX202042）的支持，以及來自計算機學院和國際合作處的長期支持。

（審稿：高武）