周少華 Kevin:醫學影像分析頂會 MICCAI 2018,我的三個預測都實現...

雷鋒網 AI 科技評論按：本文首發於美篇（https://www.meipian.cn/1lec7hpu），作者周少華，雷鋒網 AI 科技評論獲本人授權轉載，特此表示感謝。

周少華 Kevin，是中國科學技術大學學士、美國馬裡蘭大學博士, 專業為電子工程。他曾在西門子負責研發與醫學圖像相關的創新產品，現任中科院計算所研究員。他撰寫編輯了五本學術專著，發表了 180+ 篇學術期刊及會議論文和著作章節，擁有 80+ 項批准專利，並多次獲獎，包括發明奧斯卡獎、西門子年度發明家、愛迪生專利獎、馬裡蘭大學 ECE 傑出校友獎。同時，他還是 IEEE TMI 和 Medical Image Analysis 期刊副主編、CVPR 和 MICCAI 的領域主席、《視覺求索》聯席主編以及美國醫學與生物工程院 Fellow。

MICCAI 是醫學影像分析 (Medical Image Analysis) 研究領域的頂尖年會。今年，MICCAI 2018 於 9 月 16 日至 20 日在西班牙的格拉納達 Granada 舉行。

九月中的西班牙，已經是秋季，可西班牙人的熱情卻還似夏日一樣久久不曾褪去。一年一度的 MICCAI 盛會就在這樣的熱情中於西班牙的格拉納達 Granada 舉行了。

【一、格拉納達】

格拉納達 Granada 地處西班牙中偏東南部，坐落在 Sierra Nevada 山腳，四條河 (the Darro, the Genil, the Monachil and the Beiro）的匯聚之處。海拔平均 738 m，離地中海一小時車程。她是個中等城市，人口超 20 萬；也是個大學城，每年有八萬多學生在格拉納達大學求學。因此，整個城市顯得年輕，充滿活力，洋溢著朝氣。

格拉納達是西班牙最受歡迎的旅遊景點之一。她歷史悠久，曾是西班牙的歷史長河中一個奠基石。當年，哥倫布在此附近被任命去探索新大陸，開啟了當代的美洲歷史。她文化薈萃，伊斯蘭、猶太、基督三種文化共存。著名的 Alhambra 宮殿就是一座阿拉伯城堡。

【二、大勢所趨】

前兩天，讀到一篇文章說，世上聰明人分三等，三等聰明靠做事，二等聰明靠觀人，一等聰明靠奪勢。這裡我鬥膽記載如下趨勢，希望與大家一起「耍聰明共奪勢」。

1. MICCAI 熱度升高

本次大會與前幾年相比，全面升級。投稿、接收文章、與會人數、workshop 數量、turotial 數量、贊助商個數等方方面面都創新高。

因為文章數增加但會議天數沒有變化，今年會議也首次引進部分雙軌制，與單軌制結合。

究其原因，主要受益於大環境。人工智慧在這兩年經歷了野性生長期，雖然最近熱度略有回熱，但市場增量是確定的，而這種增長性會沿著慣性延續下去。

2. 與相關領域緊密結合

MICCAI 正在與別的領域加強合作。最近，MICCAI 與 American College of Radiology（ACR）籤署了合作備忘錄，來保證 AI 算法可以滿足臨床需求。ACR 主席 Geraldine McGinty 也給了主旨演講。與 MICCAI 主席 Wiro 私下交流中得知，MlCCAI 與其他類似 ACR 的 societies 也正在接洽中。

MICCAI 與計算機視覺本身就是一家。十多年前，我個人的文章只發 CVPR、lCCV、ECCV 等會議。可是形勢逐步演化，MICCAI 成為我的首選，為的是與更多的同行有交流，影像分析與視覺似乎越走越遠。可最近情況有所逆轉，特別是算法方面，很多基於深度學習的算法很快就會在兩邊普及。本次會議也邀請了 Professor Kristen Grauman 作為主講嘉賓。

3. 深度學習紅透半邊天

深度學習技術滲透到每一個角落。Reconstruction，enhancement，segmentation，registration, synthesis 等技術方向紛紛轉向深度學習。另外，隨著學習框架的開源與普及，使用深度學習成為了必然的首選。

現在的研究更在於如何將深度學習結合自己問題的領域知識，才能達到原創性。這也是我這麼多年來一直在實踐的"機器學習+知識模型"思路。

【三、花樣年華】

3.1 主旨演講 Keynote Speech

Geraldine McGinty MD, MBA, FACR

Chair of the ACR『s Board of Chancellors & Chief Strategy and Contracting Officer, Weill Cornell Medicine Physician Organization

全面總結了 radiology 的前世今生、現狀未來、困境機會、希冀展望，very informative！也給大家指明了努力方向。

這張 Slide 充分說明了 radiology 的複雜度。根據經典的 gamuts.net, 一共有 4600 unique imaging findings，13000 unique conditions that cause findings, 57000 linkages between findings and conditions。

Professor Paolo Dario

Director of the BioRobotics Institute at Scuola Superiore Sant』Anna, Pisa, Italy

他描述了手術機器人的奇遇記 fanastic voyage: 從三十多年前的科幻到如今的現實。從毛毛蟲的爬行中得到啟示，他和團隊發明了可爬行的 Capsule endoscopy，而爬行的動力來自於外部的核磁場！

Professor Kristen Grauman

Facebook AI Research & Professor in the Department of Computer Science at the University of Texas at Austin

Professor Bradley Nelson 

Professor in Robotics and Intelligent Systems at ETH Zürich

全面介紹了 Micro and nano size robots。搭建微型 robot, 難點在於如何給它提供動力，讓它運動，突破物理規律。當然 fibrication 難度係數也大大提高。

3.2 MICCAI2018 華人學者聚餐會

**聯影智能、匯醫慧影、視見醫療、圖瑪深維、比格威醫療、柏視醫療、深透醫療、體素科技、訊飛醫療、視源股份** 聯合冠名

9 月 18 日周二晩上 7 點半

La Restauracion del Hotel Alhambra Palace

曾國棟 姚林林 周少華 馬鍇 陳子儀 嚴文君 喬夢雲 竇琪 閆平昆 吳燁 付華柱 朱卓暾 趙瑜 史勇紅 章琛曦 杜浩 張帆 吳絲桐 趙燦 薛武峰 吳健 楊欣 陳章 孔斌 劉立 陳延位 陳強 閆增強 張天翊 王淑君 倪東 蔣官憶 吳國慶 劉思奇 容毅標 劉滿華 吳軼成 楊鑫 俞凱 王醒策 李碩 張拓 馮馳宇 李玉潔 陳翰博 程駿 韓忠義 袁奕萱 魏本徵 陳城 項磊 趙一天 曹一揮 邵偉 印胤 龐樹茂 夏勇 夏炯 紀則軒 劉明霞 張建鵬 謝雨彤 鄭亞林 孫蓬 呂樂 劉江 許言午 李剛 王利 張賀曄 朱文濤 趙天依 李欽策 張燕平 王沛 劉香園 陳軍 張道強 程健 李小萌 張文 範永輝 廖昊夫 任旭華 王娜 張冬青 壽昊暢 徐晨初 王玉平 谷林 李霄霄 王伽寧 吳俊 蔡衛東 孫鑫偉 張益碩 林蘭芬 梁棟 霍元愷 汪琳薇 謝龍 唐暉 錢真 史穎歡 羅捷 施鵬程 吳奕凡 沈理 閔哲 聶棟 趙濤 鄭國焱 吳博烔 顧運 鄭冶楓 王純亮 陳晨 陶倩 李全政 楊光 劉力豪 王國泰 葉謀添 賀太綱 馮雪 王承嘉 莫元漢 夏滬川 陳志祥 劉亞淑 谷豔陽 鄭昊 

*聯影智能 -- 曹曉歡 

*匯醫慧影 -- 孟博文、左盼莉、鍾淑玲、史瑞瓊、王成

*視見科技 -- 陳浩、林黃靖、Karen、Stratios

*圖瑪深維 -- 高大山、陳韻強

*比格威醫療 -- 陳新建

*柏視醫療 -- 沈爍

*深透醫療 -- 張濤

*體素科技 -- 梁建明

*訊飛醫療 -- 殷保才

*視源股份 -- 楊銘

特別感謝志願組織者曾國棟和姚林林，他們做了大量的極其瑣碎工作：找餐館、人員登記、Check-in、拍照等。

眾學者拾級而上

五星級皇宮旅館正門

到達飯店正值夕陽紅

酒會之後下山"夜巡"

3.3 Tutorial：Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging

從 2004 年博士畢業開始工作起，我就堅定不移地從事利用機器學習算法並結合知識模型來分析醫療影像。同時，也組織了一系列 Tutorial 來宣傳 Machine Learning for Medical Imaging 的基本知識。

-- 2009, Discriminative Learning for Medical Imaging, London, United Kingdom. (Jointly with Profs. Zhuowen Tu and Adrian Barbu)

-- 2014, Generative and Discriminative Learning for Medical Imaging, Boston, Massachusetts. (Jointly with Prof. Adrian Barbu)

-- 2015, Deep Learning for Medical Imaging, Munich, Germany. (Jointly with Prof. Dinggang Shen, Prof. Heung-il Suk and Prof. Hien van Nguyen)

-- 2018, Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging, Granada, Spain. (Jointly with Prof. Hien van Nguyen, Dr. Khoa Luu, Dr. Animesh Garg, and Dr. Hoang Ngan Le)

今年，我們聚焦深度增強學習（DRL）。第一部分，從 Reinforcement Learning 的最基本概念開始，講到 Deep Learning，然後介紹 Deep Reinforcement Learning。第二部分涉及了 DRL 在醫療影像中的幾個具體例子。我也講述了如何應用 DRL 來解決參數化檢測和配準問題，並詳細討論了三篇相關文章。

個人感覺，DRL 在未來是大有可為的研究方向。究其原因，主要有二:

1. CNN 及 adversarial learning 目前大行其道，缺少創新感; DRL 則是稀缺資源。為了準備本次 turorial, 我們也頗費了一番周折才找到了合適的工作。

2. DRL 本身是個非常 powerful 的 framework，幾乎可以用來解決任何問題，但是漂亮框架後面還有不少技術難點，任何 little step 可以 make good impact。

舉個例子，Supervised Action Classifier: Approaching Landmark Detection as Image Partitioning 是我們去年在 MICCAI 發表的工作。常規的 landmark 表達包括點坐標、heatmap 圖等。我們提出一種新的表達方式 action map，用於表示 landmark。其中的玄機就是引進了 DRL 的思路。a) landmark 檢測轉化成 path 查找，從圖中任何一點，如何通過上下左右前後各方移動達到標誌點; b) 直接學習 Q 函數比較複雜，最佳 policy 不夠直覺化，所以我們乾脆指定最佳 policy 來"反向學習"。這其實非常接近 lnverse RL 的思路。實驗結果表明此表達方式效果明顯。

歡迎大家一起合作來玩 DRL。

滿堂的聽眾，目測超過 100 人。

3.4 Gala dinner

3.5 MedIA Editorial Board Lunch

85%: overall rejection rate

10: # of chinese universities are within top 20 institutes downloading MedIA articles

13: # of accepted articles from China in 2017 (It was 9 in 2016)

64: # of submitted articles from China in 2017 (so the rejection rate for China is 80%, which is lower the overall rate)

5.356: 2-year impact factor (tmi is 6.131)

MedIA ranks the 8th in all publications matching computer vision and pattern recognition per Google Scholar.

【四、中國力量】

本次參會的華人同比去年大幅增加，來自大陸的學者達 130 多人，還有在海外的華人學者估計也有一百多人。另一個例證就是聚餐會今年人數達 150 人，而去年有 100 多人。

華人公司參展也有不少，包括 CVTE、匯醫慧影等。贊助聚餐會的公司更達 10 個。

更可喜的是文章質量也同步提升，獲獎連連，包括 Young Scientist Award。

【五、拙作介紹】

介紹一下自己的 MICCAI2018 工作。今年一共投了 5 篇，3 篇首輪被錄，1 篇次輪被錄，1 篇杯具。其實，次輪被錄的那篇其實 reviewer 評論很好，但因一個小失誤被抓住把柄，其中某張圖一不小心重複了一次（ctrl+V 多了一次）而超過指定頁數。

S. Liu, D. Xu, S. Kevin Zhou, O. Pauly, S. Grbic,T. Mertelmeier, J. Wicklein, A. Jerebko, W. Cai, and D. Comaniciu. 3D Anisotropic Hybrid Network: Transferring Convolutional Features from 2D Images to 3D Anisotropic Volumes.

三維圖像往往各方向的精度差異很大，在這種情況下如何有效地學習深度網絡是個難題。本文試圖利用遷移學習，把二維特徵有效地轉到三維。

Z. Xu, Y. Huo, J. Park, B. Landman, A. Milkowski, S. Grbic, and S. Kevin Zhou. Less is More: Simultaneous View Classification and Landmark Detection for Abdominal Ultrasound Images. 

本文訓練一個網絡做二件事: 識別超聲圖的類別以及檢測相關特徵點，做到一石二鳥，以少勝多。

H.Liao, Y. Tang,G.Funka-Lea, J. Luo, and S. Kevin Zhou. More Knowledge is Better: Cross-Modality Volume Completion and 3D+2D Segmentation for Intracardiac Echocardiography Contouring.

心臟消融手術可用無輻射的 Intracardiac Echocardiography(ICE) 來導航，從而要在 ICE 中找到心房、心室、肺靜肺等器官的輪廓線。本文提出一種方法，融合多方面知識 (探頭幾何位置、來自 CT 的圖像信息) 來達到滿意的效果。

H. Liao, Z. Huo, W. Sehnert, S. Kevin Zhou, and J. Luo: Adversarial Sparse-View CBCT Artifact Reduction. (Oral)

如何以 1/3 的採樣卻達成全採樣的效果，本文介紹了利用對抗學習來降低重建圖的瑕疵，特別是難纏的 streak artifacts.

杯具的這篇也順便廣告一下。

S. Guendel, S. Grbic, B. Georgescu, S. Kevin Zhou, L. Ritschl, A. Meier, and D. Comaniciu: Learning to recognize Abnormalities in Chest X-Rays with Location-Aware Dense Networks. arXiv:1803.04565.

本文記載了當時的在 Xray 疾病檢測的最好結果。創新點在於充分利用大數據還有病灶的位置信息。

【六、明年預測】

先回顧一下我去年的預測，看看是不是準確。

去年預測一 >> DL 已經大肆＂入侵＂MICCAI。據不完全統計，約一半文章與 DL 相關。遺憾的是，真正突出的文章不多，CVPR 也是這樣。預測明年 DL 相關文章佔比會更多。

實際情況：正是如此，據不完全統計，今年約八九成文章與 DL 相關。

去年預測二 >> 隨著人工智慧大熱，今年 CVPR 在各個方面達到了頂峰。MICCAI 則不然，文章數基本持平，參會人數達到新高。原因可能是 Miccai 的文章更偏向 research 場景，側重 clinical 應用的不算太多；而 CVPR 的文章很多是關於實際應用的。預測明年 MICCAI 文章會有更多側重 clinical 應用，文章數和參會人數達新高。

實際情況：正是如此。投稿逾 1000（超過去年 33%），接受 373 篇，。參加主會人數近 1400 人，其他 Satellite Events 逾 1600 人，兩者都創新高。

去年預測三 >> MICCAI 華人力量日益強大。預測華人與會人數會更多。

實際情況：正是如此。前面也有闡述。

今年的預測如下：

1) 以上三個預測會繼續成立，特別是預測三，因為明年在深圳舉行。

2) 贊助的公司數會更多，因為我和廖洪恩老師負責拉贊助。贊助商們，請踴躍朝我們拍磚，向我們開炮。

【七、花絮合影】

# 崔松野的福利 #

去年 MICCAI，崔松野作為魁北克當地學生參與組織了大獲成功的聚餐會，也因此在聚餐會名單上排名第一。據說，他得到了不少公司（包括騰訊）獵頭的青睞。順便，也幫本次的志願者曾國棟和姚林林廣告一下。

#「機」緣巧「合」#

沈定剛教授在浦東機場上飛機，發現同航班 CA389 至少有 20 多人一起去參加 MICCAI, 遂提議大家下飛機時一起合影。這可謂是「機」緣巧「合」！

# 貼心之群 #

出門在外，總有一些意料之外的事情發生。這不，徐群友在群裡一聲詢問：「還沒出發的同學老師 方便帶點感冒藥嗎？」馬上不少人回答，「我有白加黑」「我有必理痛 16 日帶到」「我有藿香正氣膠囊 治感冒很管用」。

過一會，陳群友分享攻略：「granada 機場很小，沒有 uber，只有少量的 taxi. 門口可以做去市區的 bus，3 歐一人。做到最後一站就到了 miccai 會場。然後可以去附近的酒店。」其他群友：「granada 出租也不貴的」「taxi 27euro」

最貼心的莫過於來自號稱南方哈佛－土倫大學的王玉平教授。他先是給大家推薦 Google Translate App，然後無私分享了格拉納達超全攻略（link 如下），信息充足詳實，實乃收藏備用之佳作。

# 西班牙小費 #

小費一定要用現金。

午餐或白天用餐：考慮一人一歐元左右。

晚餐：一般不用給小費。若你覺得服務超好，可以給 5-10% 的小費。

# 西班牙電壓 #

電壓：220 伏。

插座：歐洲通用的三相圓孔電源插座，中國的兩腳圓形插頭不需要轉換器

# 名額緊張 #

聚餐會報名信息在群裡一公開，報名者如脫韁野馬般蜂擁而至，人潮人湧，甚至出現了「踐踏」現象。報名單序號狂漲，漏號錯號不時發生。群員也是頗有微詞，對這種「亂象」提出了「抗議」。這主要是作為組織者的我，事前沒有想到，因為去年的聚餐會報名過程還相對 smooth。當然，這與 NIPS 十分鐘名額截止還是有不少差距的，爭取以後盡力縮小差距，把報名過程進一步完善。

# 贊助商與 gala dinner #

本次會議參加 gaIa 約 1500 人，120 多桌，滿滿一帳篷。難怪有人發朋友圈說，像是來參加一場婚禮。

觥籌交錯中，我初步算了一筆帳，發現基本上贊助經費是不夠 gala dinner 開支 (場地費、餐前酒會、正式用餐、餐後表演、包車接送等)，但可以很大程序上補足子彈以保證質量。因此，贊助的多少與 gala dinner 的質量息息相關，而"gala dinner 的質量似乎是人們記憶中的會議質量最決定因素"(Quote from 倪東，明年 MICCAI 的東道主)，畢竟民以食為天。我個人還記得去年我馬裡蘭導師組織的夏威夷 CVPR，gala dinner 就在海灘公園舉行。乘著海風欣賞星辰大海，就著中餐美酒大快朵頤，別提有多美了！

寫到這裡，我作為明年的 sponsorship chair, 頓覺亞歷山大。贊助商們，趕快拿出支票本努力來砸我們，砸到我們抬不起頭來，挺不一直腰，伸不開四肢為止。實在不行，我就只能"賣身投靠"，希望這把老骨頭還值得錢。

# 西班牙效率 #

第一天，會務組 Onsite registration 大排長龍，很多人為了參加 workshop 不得排兩個多小時。這個效率不說也罷。

# 西班牙美食 #

會議全程提供午餐，大家普遍反應很好，美味可口，但肉食居多，素食主義者會有點困難。期間碰到本次大會主席 Alex Frangi, 反映了這個情況，他說: "This is the hardest part to screw up in Spain."

# 「一吻」千金 #

Nicholas Ayache 頒發 Elsevier Medical Image Analysis MICCAI2017 Special Issue 最佳文章，Lena 上臺領獎並獲一千刀獎勵。兩人禮節性地致貼面禮，於是 Nicholas 戲稱「一吻」值千金。

格拉納達超全攻略（附阿爾罕布拉宮詳盡介紹）

三人組: 李碩.UWO、施鵬程. 羅徹斯特理工、鄭國焱. 伯爾尼大學

最佳點評:

沈定剛. 聯影智能> 合肥 × 1.5

吳健. 浙大> 連重三圓

閆平昆.RPI> 朝鮮最高統帥金 xx

與圖瑪深維 CTO 高大山和首席科學家陳韻強合影

與柏視醫療 CEO 沈爍在視見科技 booth 合影

視見科技陳浩與 Unet 發明者 olaf

老男孩組合: 施鵬程. 羅徹斯特理工、王玉平. 土倫、我、沈理. 賓大、夏炯.methodist houston

【八、感謝致辭】

感謝贊助商支持聚餐，感謝志願者辛苦付出，感謝同仁好友們帶給我的美好時光，感謝朋友圈提供照片。

MICCAI2018 在格拉納達落幕了。明年深圳見！

【九、花甲母校】

會議期間，正值母校中國科學技術大學六十周歲，在此也送去一份來自西班牙的祝福！

【十、廣而告之】

本人最近開始了新的生活篇章。希望可以與諸位老師同學們、公司同仁們多多合作，合作方法可以多種多樣: 科研合作、共同指導、交換交流、實習加盟、成果轉化等，有意者請私聊 (微信號: xietangren)。

去年，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)也轉載了周少華博士的文章：《周少華 Kevin：醫學影像分析頂會 MICCAI 17 有哪些驚喜？》，大家可移步社區（http://www.gair.link/page/blogDetail/3940）閱讀此文。

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