百度发布全新肿瘤识别AI算法 准确率超专业病理医生[Migage]

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百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法,将肿瘤识别定位准确率大幅提高。在公开数据集Camelyon16大赛测试集上,该算法的肿瘤定位FROC分数达到0.8096,超过专业病理医生水平,以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。据介绍,除了病理学切片分析方面的研究,百度还在积极探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能问诊等其他一些医疗领域的应用。

一直以来,病理切片分析都是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验丰富的病理医生来说,病理切片的阅片流程也十分困难复杂。详尽的阅读病理切片,且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶,如同大海捞针,是一项十分复杂和耗时的任务。为了帮助病理医生更有效的阅读病理切片,研究人员提出了许多深度学习算法,来预测病理切片中的肿瘤细胞区域。

百度研究院提出一种全新的深度学习算法,一次性输入一组3x3的图块,并联合预测每一张图块是否有肿瘤区域。图块之间的空间关系可以通过一种名为“条件随机场”的概率图模型来模拟。整套算法框架可以在GPU上进行端到端的训练,而不需任何后处理的步骤。

同时,百度研究院也在Github上开源了整套算法代码,以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究,促进人工智能在医学图像分析领域取得更加长足的发展。


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