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                科研

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                醫工學子在MICCAI2020甲狀腺結節超聲圖像分類挑戰賽中獲冠軍

                時間:2020-12-17 23:25:16  來源:生物醫學工程學院   編輯:張渺  作者:陽維  點擊:

                近日,第二十三屆國際醫學圖像計算和計算機輔助幹預會(MICCAI 2020)上,我校生物醫學工程學院馮前進團隊陽維和黃美燕課題組的碩士研究生張逸文、賴浩然兩名同學組隊參加了MICCAI 2020甲狀腺結節超圖像分割和分類競賽(TN-SCUI2020),從300多支參賽隊伍中脫穎而出,獲得分類賽道冠軍。這是我校科研團隊在醫學圖像分析領域取得的又一佳績,展現了我校生物醫學工程學院在醫學影像人工智能人才培養方面的進展。

                該會議是醫學影像人工智能領域的國際頂級會議,其舉辦的各種醫學圖像分析挑戰賽得到全世界研究者的廣泛參與,其中不乏國際知名研究團ζ隊和企業。

                圖. MICCAI TN-SCUI 2020競賽獲獎證書

                甲狀腺是一種蝶形內分泌腺,通常位於頸部的前下部。它分泌的荷爾蒙是你體內所有細胞正常工作所必需的。甲狀腺結節是指甲狀腺細胞的異常生長,在甲狀腺內形成一個腫塊。統計研究表明,該病的發病率隨著年齡的增長而增加,目前已擴大到世界人口的50%以上。甲狀腺癌是↙20 - 34歲女性中最常見的癌癥。雖然絕大多數的甲狀腺結節是良性的(非癌性的),但也有一小部分結節含有甲狀腺癌。為了在早期診斷和治療甲狀腺癌,需要對結節進行準確的表征和分」析。甲狀腺超聲是診斷甲狀腺結節的重要工具,並且是非侵入性的、實時的、無輻射的。甲狀腺結節分類競賽(TN-SCUI 2020)旨在開發基於超聲圖像的甲狀腺結節的精準分割算法和精準惡良性識別算法。兩名獲獎者提出了CH-UNet模型用於甲狀腺結△節良惡性識別,該卷積網絡構架是經典UNet的改進,在UNe最底層加入了一條用於甲狀腺結節良惡①性分類。他們的實驗結果表明,采用甲狀腺結節分割作為輔助任務,可有效提高甲狀腺結節良惡性識別的精度。該模型相比其他分類模型可充分地利用挑戰賽提供的分割標簽信◆息,性能優越,取得了TN-SCUI 2020分類賽道的冠軍。

                圖. 碩士生張逸文近照

                圖. 碩士生賴浩然近照

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