阿里云人工智能ET夺肺结节诊断世界冠军
发布时间：2017-07-18 16:11

7月14日消息，国际权威肺结节检测大赛LUNA16的世界纪录被打破。

召回率指在样本数据中成功发现的结节占比。上图显示了ET在不同误报次数下的召回率情况。

阿里巴巴iDST视觉计算团队负责人华先胜介绍，与常用的两阶段检测方法不同，他们创新性地使用了单阶段方法，全程无须人工干预。机器全自动读取病人的CT序列，直接输出检测到的肺结节。

在模型结构设计上，ET针对CT切片的特性，采用多通道、异构三维卷积融合算法、有效地利用多异构模型的互补性来处理和检测在不同形态上的肺结节CT序列，提高了对不同尺度肺结节的敏感性；同时使用了带有反卷积结构的网络和多任务学习的训练策略，提高了检测的准确度。

华先胜是视觉识别和搜索领域的国际级权威学者，曾获选国际电气与电子工程协会院士(IEEE Fellow)、美国计算机协会ACM杰出科学家。

国家癌症中心公布的数字显示，肺癌在所有恶性肿瘤发病及死亡中均占首位。胸部CT放射影像技术，是肺癌早期筛查的有效手段。但是由于CT扫描影像数量多（一次CT扫描影像通常在200张以上），医生诊断的时间长，加上工作量大，容易疲劳，人工误差不可避免。人工智能诊断成为新的选择。

目前，这一技术已经集成到阿里云ET医疗大脑中。ET医疗大脑可在精准医疗、医学影像、药效挖掘、新药研发、健康管理、可穿戴设备等领域承担医生助手角色，并已在肺癌、宫颈癌、甲状腺癌等领域实现突破。