打破国际AI胸部多器官分割记录，腾讯优图荣获SegTHOR三项冠军
全球AI辅助胸部多器官分割技术取得新突破。近日，全球胸部多器官分割大赛SegTHOR Challenge 2019（Segmentation of Thoracic Organs at Risk in CT Images）世界记录再次被刷新，腾讯旗下顶级AI实验室-腾讯优图实验室联合厦门大学王连生老师实验室组成的TencentX团队，从六百多支科研队伍中突围，并在最重要的Dice指标（一种相似度系数，主要用来表示模型输出和真实分布之间的相似程度）上取得三项第一和一项第二的佳绩，准确率达到国际最高水平。
图示：腾讯优图TencentX团队获得SegTHOR三项冠军
全球胸部多器官分割大赛SegTHOR Challenge 2019由CodaLab和ISBI联合主办，致力于解决计算机断层扫描图像中的器官风险分割问题，帮助医生提高临床治疗中手动描绘效率，降低解剖学误差，此次大赛共吸引了来自全球的638支队伍注册参与。
据世界卫生组织最新公布的数据，2018年全球患癌人数增加1810万，共有960万人死于癌症。全球范围内，每8到11人中就有一人死于癌症。放射治疗是治疗癌症过程中的一种常用手段，然而，放射治疗在杀死癌细胞的同时也可能会损害健康细胞，因此，能否准确分离出患者肿瘤附近的健康器官会直接影响患者的康复情况。
目前临床中常用的基于三维CT影像的器官描绘，很大程度上依赖于专家的人工标注，医生需要持续密集地同时对多个器官进行标注，不仅工作量大且效率较低，勾画单个病人的肿瘤区域根据患病位置的不同耗时可能高达96分钟。此外不同患者的目标器官通常在形状和位置上差异很大，并且CT影像中的轮廓对比度相对较低，也给器官的分割标注带来了困难。
图示： 胸腔CT切片，左边是CT影像，右边是分割后的结果。其中，绿色区域对应心脏，黄色区域对应主动脉，蓝色区域对应气管，红色区域对应食管。
由腾讯优图TencentX团队提出的胸部多器官分割系统，提供了一种全自动化的基于卷积神经网络结构的健康器官分割方法，能够精确快速地分割出胸腔内位于靶肿瘤附近的健康器官。利用40组CT图像训练，通过快速定位模块和精细分割网络两个阶段实现。首先通过缩小三维CT影像空间距离采样，配合3D卷积神经网络实现快速定位。接着利用2.5D卷积神经网络沿矢状面、冠状面和水平面三个方向逐层预测结果，同时与3D卷积神经网络在完整的VOI下直接预测出的结果相结合，产生准确而又全面的多器官分割结果，实现精细分割。这种先定位后分割的策略，不仅为最终的分割任务排除了大量的干扰，而且节省了计算资源。
图示：腾讯优图TencentX团队 胸部多器官分割系统 逻辑方案
该套胸部多器官分割系统，不仅可以协助医生在放射治疗中更加精确地控制剂量，从劳动密集型的器官标注工作中解放出来，而且能够提高分割准确率，指导医生更精准更快速的对病人进行治疗，有效降低治疗风险，同时也能帮助医学研究人员更好地了解和认知胸部器官。
腾讯优图在医疗AI方面沉淀已久，不久前刚刷新全球医疗影像大赛LiTS两项纪录，获得肝分割、肝肿瘤分割两项技术世界第一。技术研发不断深入的同时，腾讯优图也通过腾讯首个医疗影像产品“腾讯觅影”持续对外输出，目前已支持宫颈癌、肺癌、眼科疾病等癌症筛查，并在国内100多家顶尖三甲医院进行落地，既减轻了医生的工作量，也为提升诊断准确率和效率发挥了重要的作用。
