全球AI檢測肝病技術取得了新的突破。近日，全球LiTS (Liver Tumor Segmentation Challenge，肝臟腫瘤病灶區CT影像分割挑戰)世界記錄再次被刷新，騰訊旗下頂級AI實驗室-騰訊優圖實驗室聯合廈門大學組成的TencentX團隊，從近百支科研隊伍中脫穎而出，榮獲肝分割、肝腫瘤分割兩項技術世界第一。其中肝臟分割技術第一的記錄保持了近半年，至今無人超越。

LiTS由德國慕尼黑理工大學、以色列特拉維夫大學等高校、科研院所與國際頂級醫學圖像年會MICCAI聯合舉辦，致力于用創新的算法解決肝臟腫瘤病灶CT圖像的自動分割，幫助疾病診斷、圖像引導手術以及醫學數據的可視化，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據。

肝癌是世界上發病率和致死率均較高的惡性疾病之一，臨床上常用的檢查已經形成包括超聲、CT、MRI等完整的影像體系。基于影像的肝臟腫瘤自動分割技術能夠輔助醫生精確的了解癌灶的位置、大小以及與周圍血管、肝組織的關系，對于后續的放射治療、手術切除等都具有十分重要的臨床意義。

然而，要實現精準的肝臟與肝腫瘤分割存在較大的難度。首先，腫瘤的大孝形狀、位置復雜多變，因人而異;其次，肝臟與相鄰器官之間、腫瘤區域與肝臟正常組織之間在CT成像中界限比較模糊;另外，該挑戰的130例訓練數據來源于多中心，數據的重建層厚、掃描增強期和方位存儲等都存在很大差異。這些問題都加大了AI自動分割肝臟病灶的難度。

TencentX團隊提出的自動分割算法力爭在每一個處理環節都做到最優，包括數據的預處理、深度學習網絡模型的設計、損失函數的選擇以及最終結果的后處理。好的數據預處理是精準分割的關鍵，方案首先通過數據標準化預處理，從而降低不同數據間的圖像差異。針對肝臟分割模塊，團隊設計了新穎的2.5D全卷積神經網絡，并借鑒當下流行的空洞卷積模塊有效的挖掘肝臟的結構化信息。在肝腫瘤分割模塊，團隊聚焦腫瘤在3D層面的連續性，設計了新穎的輔助損失函數，使得網絡有效挖掘腫瘤的空間信息。最后通過模型融合等后處理調整，有效保證了算法的可靠性和精準性。

騰訊優圖在AI醫療方面沉淀已久，具備進行上億規模的模型訓練及合作接入，能夠為技術落地提供有力的服務保障。近年來，騰訊優圖的醫療AI技術，通過騰訊首個醫療影像產品“騰訊覓影”持續對外輸出，目前已支持宮頸癌、肺癌、糖尿病視網膜病變等癌癥篩查，并在國內100多家頂尖三甲醫院進行落地，既減輕了醫生的工作量，也為提升診斷準確率和效率發揮了重要的作用。

值得一提的是，騰訊優圖在深耕AI圖像技術的同時，積極開展產學研合作探索，與多所國內頂尖大學建立連接。此次合作的廈門大學王連生老師團隊就是其中之一。通過全面布局AI產業、與高校展開密切合作，騰訊優圖在人工智能領域持續穩步前進，在為行業培養更多優秀人才的同時，進一步加速推動AI技術在更多領域的創新研究和應用落地。