- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
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沈定刚教授:深度学习在医学影像分析中的应用丨
作者:网站采编关键词:
摘要：作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。2018年，雷锋网AI掘金志全程报道了从海外MICCAI、RSNA、CVPR到国内ISICDM、MICS等众多顶级大会，同时也是多个知名医学图
作为国内最早一批密集报道医学影像AI产学融合与医工交叉的媒体。2018年，雷锋网AI掘金志全程报道了从海外MICCAI、RSNA、CVPR到国内ISICDM、MICS等众多顶级大会，同时也是多个知名医学图像分析学术论坛的独家媒体与首席合作媒体。
此外，AI掘金志自己也举办了CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会丨计算机视觉 医学影像专场，邀请到七大Fellow当选者田捷、MICCAI大会主席沈定刚、飞利浦中国CTO王熙、微软亚洲研究院副院长张益肇等专家在大会上做了深度报告。
作为春节特辑，AI掘金志将在假期持续推送上述会议中的经典演讲全文，欢迎大家关注。
首期内容我们送上了田捷教授的《基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用》。
本期，我们将推送沈定刚教授的演讲内容。
“在美国将近20年，我都是在霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学、北卡大学教堂山分校的放射科里与医生们一起工作，因此知道他们的整个工作流程，知道怎么把我们的人工智能技术更好地应用到他们临床流程里的相应部分中去，而不是从头到尾都使用人工智能。”沈定刚教授在演讲中谈到。
沈教授现为美国北卡罗来纳大学教堂山分校终生教授、杰出教授，美国电子和电气工程师协会 (IEEE)会士，美国医学与生物工程院(AIMBE)会士和国际模式识别协会(IAPR)会士，国家千人(短期)，在国际权威期刊上发表论文400余篇，被引用2万余次。在最近Guide2Reasearch网站发布的2018年全球计算机科学和电子领域，沈定刚教授H-index 82，在该指数的前1000名华人学者中排名第13。
沈教授在1999年就前往美国约翰霍普金斯大学医学院放射科从事医学图像分析方面的工作，是世界上最早开展医学影像人工智能研究的几位科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，从事医学影像分析、计算机视觉与模式识别等领域的研究近20年。
沈定刚教授认为，所谓的AI或者深度学习，只是解决问题的一种方法，方法必须为解决问题服务。他也时常告诫自己的学生:这个行业里的研究者，不能光知道深度学习，很多几十年累积起来的经典方法都必须要懂。因为一个方法不可能解决所有的问题，每种方法总有它的局限性。同时，在思路上，应该是通过问题找方法，而不是用方法来找问题。
沈定刚教授经历了人工智能由低谷转向高潮的过程，但是不管行业冷或者热，从研究生开始的20多年的研究工作中，他的主线就是用图像分析的方法来解决临床问题。
沈定刚教授率领着一个学术能力强大的团队，其实力在智能医疗领域处于国际引领水平。据了解，今年他的团队有20篇论文被医学影像AI的顶级会议MICCAI录取，其中12篇被大会提前录用。论文主要有几个研究方向:图像成像、图像配准、老年痴呆症和儿童自闭症的诊断。
沈定刚教授表示，现在国内很多初创公司的发力点集中在诊断环节，但医学是一个很长的链条，成像、检测、诊断、治疗、预后每个环节都大有文章可做。将AI应用到源头，即成像质量的提高，将会是未来的一大热点。
他的团队从成像方面入手，研究如何利用AI技术，实现低成本、快速和高质量的成像，以此发表了4篇MICCAI论文。“一方面是应用AI技术，将质量较差的影像变成质量更好的影像;第二个方面是在具体应用过程中，将病人采集过程中丢失的图像补回来;第三个方面就是快速成像，因为有些模态图像扫描慢、噪声很大，AI技术可以将需要几分钟扫完的图像在几十秒内完成，这将很好提升患者体验。”
在图像配准方面，沈教授的团队研究通过无监督深度学习方法来进行图像配准。在做医学图像分析时 ,经常要将同一患者几幅图像放在一起分析，从而得到该患者多方面综合信息，提高医学诊断和治疗的水平。对几幅不同的图像作定量分析，首先要解决的就是几幅图像的严格对齐问题。他坦言，图像配准实现起来难度也很大，远远超过图像的分割、诊断。
在深入到具体病例研究中，沈教授的团队也获得了一些实实在在的成果:3篇关于老年痴呆症诊断的论文，6篇关于儿童脑发育和自闭症诊断的论文。在接受雷锋网采访时他说道，现在关于老年痴呆症的研究非常火，但在十年前，这类研究课题在美国非常难申请，100个课题里可能只有3%-5%能够通过。老年痴呆症的研究其中一个方向是用人工智能的方法来建立脑部功能网络，用多层次的方式来表示大脑里面的网络连接，以此预测老人会不会从轻度智力障碍转变成老年痴呆症。
文章来源：《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/zonghexinwen/2020/0709/359.html