摘要：近日，第23屆醫(yī)學(xué)圖像計算和計算機輔助介入國際會議MICCAI2020論文錄用結(jié)果揭曉，專注醫(yī)療人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的騰訊天衍實驗室，共計入選14篇論文，較去年入選4篇大幅增加，研究方向涵蓋醫(yī)學(xué)影像中的分類、分割、檢測、領(lǐng)域自適應(yīng)等應(yīng)用場景，實現(xiàn)醫(yī)療影像人工智能技術(shù)的全面突破。

關(guān)鍵詞：

騰訊

近日，第23屆醫(yī)學(xué)圖像計算和計算機輔助介入國際會議MICCAI2020論文錄用結(jié)果揭曉，專注醫(yī)療人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)研究的騰訊天衍實驗室，共計入選14篇論文，較去年入選4篇大幅增加，研究方向涵蓋醫(yī)學(xué)影像中的分類、分割、檢測、領(lǐng)域自適應(yīng)等應(yīng)用場景，實現(xiàn)醫(yī)療影像人工智能技術(shù)的全面突破。

近年來AI技術(shù)與醫(yī)療行業(yè)走向深度融合，其中在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用很為廣泛。在此次入選MICCAI2020的論文中，作為騰訊覓影幕后的算法技術(shù)供給團隊之一，騰訊天衍實驗室基于醫(yī)學(xué)影像臨床應(yīng)用中的多種場景，對多種機器學(xué)習(xí)方法展開了創(chuàng)新性研究，有望加速AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的實踐進程。

騰訊天衍實驗室負責(zé)人鄭冶楓博士，從事智能醫(yī)學(xué)影像分析多年，其發(fā)明的投影空間學(xué)習(xí)法于2021年獲美國馬斯?愛迪生專利獎，相關(guān)的研究成果于2021年結(jié)集出版《醫(yī)學(xué)影像處理的投影空間學(xué)習(xí)法：器官的快速檢測與分割》。他也是美國醫(yī)學(xué)和生物工程學(xué)會的會士（AIMBEFellow）和IEEE醫(yī)學(xué)影像雜志副編（TMIIF=7.8）。

破局醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注力量不足

在AI醫(yī)療影像的學(xué)習(xí)和練習(xí)中，面對醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注力量不足、醫(yī)療影像數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的行業(yè)困局，如何讓有標(biāo)注數(shù)據(jù)得到盡可能的使用，釋放AI在醫(yī)療圖像領(lǐng)域中的作用，騰訊天衍實驗室通過多種機器學(xué)習(xí)方法的技術(shù)創(chuàng)新嘗試進行突破。

與傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)相比，弱監(jiān)督學(xué)習(xí)使用有限的、含有噪聲的或者標(biāo)注不正確的數(shù)據(jù)來進行模型參數(shù)的練習(xí)，是AI醫(yī)學(xué)影像分析工作的常用思路。在今年獲收錄的論文中，天衍實驗室提出了一種嶄新的由宏觀網(wǎng)絡(luò)-微觀網(wǎng)絡(luò)兩部分組成的弱監(jiān)督框架。宏觀網(wǎng)絡(luò)負責(zé)學(xué)習(xí)弱標(biāo)注圖像（大量）中包含的位置和區(qū)域信息，而微觀網(wǎng)絡(luò)則負責(zé)學(xué)習(xí)全標(biāo)注圖像（少量）中包含的精細結(jié)構(gòu)信息。在此框架的基礎(chǔ)上，研究人員使用了基于不確定度的宏觀-微觀數(shù)據(jù)流，分別利用參數(shù)滑動平均方法和不確定度指導(dǎo)的KL-loss來實現(xiàn)兩個模型的知識互通。大量的實驗結(jié)果表明，該方法優(yōu)于傳統(tǒng)的單一半監(jiān)督及弱監(jiān)督方法，為更高效利用分割標(biāo)注提供了新的可能。

圖注：宏觀-微觀弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方式進行眼底OCT組織分割

面對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單受到醫(yī)療圖像采集過程中的噪聲干擾的影響，騰訊天衍實驗室提出了一種抗干擾的神經(jīng)元內(nèi)生學(xué)習(xí)方法，利用正確的標(biāo)簽生成正確的響應(yīng)圖，然后隨機生成錯誤的標(biāo)簽獲得錯誤的響應(yīng)圖作為干擾。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中，使得兩個響應(yīng)圖差異盡量變大，從而使得網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到干擾信息，提高網(wǎng)絡(luò)的抗干擾能力。以往方法不同的是，本次提出的方法是在特征空間而非圖像層面生成干擾，而在特征空間生成的干擾完全由網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部自身決定，因此網(wǎng)絡(luò)能夠獲得更強的抗干擾性和魯棒性。在當(dāng)前高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)資源缺乏的情況下，這一研究對提高噪聲數(shù)據(jù)價值、拓展機器學(xué)習(xí)的可用數(shù)據(jù)范圍做出了新的探索。

圖注：抗干擾的神經(jīng)元內(nèi)生學(xué)習(xí)幫助醫(yī)療圖像分類

醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)標(biāo)注要求高、數(shù)據(jù)收集困難，無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的使用價值及可能性亦成為AI醫(yī)療影像科研探索的新方向。

在基于深度學(xué)習(xí)的青光眼自動診斷任務(wù)上，由天衍實驗室提出的“學(xué)習(xí)教學(xué)-知識遷移（L2T-KT）”練習(xí)策略和“測驗池（QuizPool）”，利用無診斷的眼底圖像來升級教師網(wǎng)絡(luò)，對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)在AI醫(yī)療影像中的應(yīng)用做出了嘗試。該方案使教師網(wǎng)絡(luò)可以將無診斷的眼底圖像的信息，編碼到一個潛在的特征空間中，然后學(xué)生通過向教師學(xué)習(xí)就能夠在無診斷的眼底圖像上進行練習(xí)。在私有數(shù)據(jù)集以及LAG數(shù)據(jù)集上進行了實驗后的結(jié)果表明，該方法能利用無診斷眼底圖像，顯著提升青光眼診斷任務(wù)的性能。

圖注：基于教師–學(xué)生網(wǎng)絡(luò)框架實現(xiàn)可利用無診斷數(shù)據(jù)練習(xí)的青光眼分類學(xué)習(xí)模型

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