国际顶级人工智能医学影像学术会议MICCAI2019会期邻近，论文任用结果相继入围，腾讯总计选入8篇论文，涵括病理癌症图像分类、医学影像拆分、CT病灶检测、机器学习等范畴。近年来AI医学蓬勃发展，以“腾讯觅得影”为代表的AI医学解决方案较慢转入多种疾病的临床核心环节。不过，医学影像数据质量参差不齐，人工标示可玩性大等行业性难题，造成AI在医学上的自学和应用于面对诸多挑战。

在此次MICCAI2019中，腾讯旗下两大AI实验室——腾讯优图实验室与腾讯AILab分别从深度自学效率提高，以及医学临床应用于角度展开创新性研究，各选入4篇论文。提高深度自学效率：填补“小数据”短板将AI应用于医学图像分类的众多挑战是训练数据较少，其中一个解决办法是融合迁入自学、多任务自学、半监督自学等多种训练方式。腾讯AILab的研究把三种方法统合在统一框架中，从而变换各方法的贡献，并公平对比有所不同场景下各方法的贡献。

图注：半监督自学前沿的一致性约束算法（还包括VAT和PI－model）和普遍使用的多任务自学算法（hardparametersharing）统合在一个网络中，使用交错任务的方式展开末端到端的训练，通过初始点的原作带入迁入自学。在胃镜图片丰恶性分类问题上的一系列实验解释：分开用于时迁入自学提高性能最明显；迁入自学基础上，多任务自学在项目早期数据量较小时可进一步提高，而半监督自学可在较小数据量上持续提高；三者人组并利用大荐数量网络可取得更佳性能。这项研究成果将能用来指导如何分开或人组用于迁入自学、多任务自学和半监督自学提高医学分类模型的准确率。与此同时，腾讯优图实验室的研究，则未来将会在解决问题医学影像标示难题上寻找新思路：医疗图像（如CT，MRI）往往是三维数据，该类数据不存在标示可玩性大，标示信息无法提供等问题，这造成标示的三维医学图像数量一般来说足以很好地训练深度自学网络。

腾讯优图实验室明确提出了一种深度挖出原始数据信息的自监督自学方法，通过仿真魔方复原过程，使网络自发性地在原始数据中萃取简单信息。这项研究未来将会增加深度自学网络对数据量的市场需求，提升先前监督任务的准确率。同时，这也是业内首次明确提出三维自监督自学方法，未来将会填补业内的研究空白。

图注：仿真魔方复原过程的自监督自学框架。该框架包括两个操作者：被打乱而立方块顺序及转动而立方块方向。

此外，腾讯优图实验室的另一项研究则明确提出了成对拆分框架，通过有效地挖出医疗影像切片间的关系，并以代理监督的形式加以约束，从而通过有所不同切片之间的筛选，大幅度提高标示数据的数量和邻接切片预测结果的光滑性和一致性。这一方法需要在标示数据严重不足的条件下展开语义拆分这一现实场景充分发挥效用，通过有效地挖出先验科学知识，填补数据量严重不足的问题。

AI病理研究新的突破：很弱监督、无标签、色彩归一腾讯AILab医疗中心首席科学家姚建华博士曾讲解病理AI的三个主要研究方向：一是基于AI技术的病理诊断模型，二是病理组学，三是基于AI技术的病理肾功能预测模型，三个方向分别协助医生提升临床效率、完全一致亲率、准确率，以及追加了医生的预测疗效能力。此次在MICCAI2019上，腾讯AILab在病理分析上单发3篇论文，阐释其在AI病理分析上的研究新的突破。研究之一由腾讯AILab与中山大学附属第六医院合作，明确提出一种仅有用于临床临床结果作为很弱监督信号来训练分类器的方法，对从病理图像中合并出有的瓦块展开自动分类。这个新的分类方法可加快病理图像分类器的研发，通过融合智能显微镜，为临床医生获取动态的临床意见，减少复发的再次发生。

图注：肠癌病理的组织HE染色切片。通过融合智能显微镜，可以为临床医生获取动态的临床意见，减少复发的再次发生。研究之二则由腾讯AILab与华南理工大学、中山大学附属第六医院合作，明确提出一种无标签领域自适应算法，来训练具备领域不变性的深度神经网络，从而通过探寻仅有视野数字切片的标示信息，解决问题无标签显微镜图像的分类任务。基于该方法训练出来的深度神经网络，在不用于任何带上标示显微镜数据的情况下，在显微镜任务上获得了十分出色的性能，甚至多达了用于部分带上标示数据训练的神经网络。

研究之三则环绕病理图像的色彩归一化。由于制片染色流程以及病理扫描仪的有所不同，数字病理图像的色彩不存在十分明显的差异。因此，完全所有数字病理涉及的分析之前都必须展开色彩归一化。

腾讯AILab明确提出了一种针对病理图像特点优化的循环分解对付网络，通过引进额外的输出，引领生成器产生特定色彩风格的病理图像，从而平稳训练过程中的循环一致性损失函数。比起与其他色彩归一化方法，腾讯AILab明确提出的色彩归一化网络作为癌症分类任务的前处置，需要更佳地提高先前任务的性能。图注：（上）测试数据源于5个有所不同的医学中心，本文明确提出的方法能将这些病理图像都归一化到相似的色彩风格。

（下）将训练好的模型不经过参数微调（fine－tune）必要在其他病理数据集上测试，某种程度能展开精确的色彩归一化。AI研究更加切合临床临床市场需求：动态CT病灶检测与眼底血管拆分在智能医学影像分析上耕耘多年的腾讯优图实验室医疗AI总监郑冶枫博士，在讲解AI算法研究经验时曾回应：最重要的体会是不要转变医生的现有流程，而是把AI技术无缝映射到医生的检查流程中去。此次在MICCAI2019中，腾讯优图实验室带给了两项与临床临床市场需求十分密切的研究成果。

研究之一是应用于在CT病灶检测上。为了提高对有所不同尺寸病灶的检测准确性，腾讯优图实验室明确提出了一种利用地下通道和空间注意力机制的多尺度检测器，首次在2D检测网络上超过比3D检测网络更加精确的结果，使得检测效率更高，为先前病灶检测方法的研究获取了扎实的基础。

值得一提的是，这一方法还可以为临床医生获取动态的病灶检测结果，提升医生分析CT图像的效率。研究之二则是应用于眼底血管拆分。眼底血管是人体唯一一处可以必要无插手观测的血管，很多全身性的疾病和心脑血管疾病都会影响眼底动脉和静脉的形态。

因此，自动化的血管拆分和动静脉分类具备最重要的临床意义。腾讯优图实验室将深度自学和多任务模型引进血管拆分和动静脉分类任务，同时构建末端到端的动脉、静脉及全血管的拆分和分类。这项研究成果极大地提高了眼底血管分类的精度和预测速度，构建了末端到端的血管拆分和动静脉分类。

为眼底血管的准确分析奠定了基础，进而可以增进全身性疾病和心脑血管疾病在眼底生物标记的涉及研究。图注：动静脉血管拆分和分类效果图。（A）完整图片；（B）（E）血管拆分和动静脉分类标签；（C）（F）模型预测结果；（D）（G）局部细节缩放图加快研究到应用于转化成作为“腾讯觅得影”背后的技术提供者，腾讯优图实验室与腾讯AILab的研究成果已源源不断地落地于现实的临床研究和应用于探寻中。

目前，“腾讯觅得影”已能利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期肺癌、眼底恶性肿瘤、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病，以及利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险展开辨识和预测。与此同时，AI技术在临床上的有效性也正在被逐步检验。

在北京、上海、广州、温州、南宁、德清等地，“腾讯觅得影”在学科带头人的率领下分别针对早期肺癌、消化道肿瘤、眼底疾病等展开临床实验及科研合作，期望以技术协助优化医疗资源的不平衡。

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