商汤科技亮相成都ISICDM 2018,AI应该成为临床医生的好助手

近日,商汤科技智慧医疗首席科学家Dimitris Metaxas教授受邀参加了在成都举办的第二届图像计算与数字医学国际研讨会(ISICDM 2018),并作为大会主席发表了主题演讲。此次大会吸引了众多国际顶尖医学专家学者,包括法国科学院院士Nicholas Ayache教授、英国皇家工程院院士Daniel Rueckert教授、美国工程院院士John C. Gore教授等重量级嘉宾,以及来自理、工、医三界的六百多位与会者,共同探讨电子信息、数学和医学等领域的交流与合作。

商汤科技智慧医疗首席科学家Dimitris Metaxas教授发表主题演讲

Dimitris Metaxas博士,现为美国罗格斯大学计算机系特聘教授、计算生物医学成像和建模研究中心(CBIM)主任。同时,Dimitris Metaxas拥有国际电气与电子工程师学会(IEEE)、国际医学图像计算与计算机辅助介入学会(MICCAI)、美国医学与生物工程学会(AIMBE)等多个国际学会授予的会士称号(Fellow),并曾多次担任ICCV、CVPR和MICCAI等计算机视觉和医学图像顶级会议的大会主席。凭借他在计算机视觉、生物医学工程、图形学方面长达30年的科研经验、大量的学术成果和合作资源积累,他将从学术、技术到落地应用,为商汤科技智慧医疗发展提供全面助力。

会上,Dimitris Metaxas以“Robust and Scalable Analytics for Bio-medical Application”为题,发表了主题报告。报告着重展示了CBIM和商汤科技智慧医疗的前沿研究成果,在医学成像、图像配准、图像分割、三维建模、计算机辅助诊断与医学图像可视化等各个环节都有着丰富的技术积累,同时,他还分享了上个月商汤科技在MICCAI 2018获得多项世界冠军的相关项目工作。

心室与心房的量化与分割是研究心律失常等心脏疾病的重要指标,也是手术规划的基础。通过量化分析心肌层、心腔、以及心脏运动时间周期等参数,能够直接反映心肌运动机能的变化,同时基于分割重建的心脏三维结构可以给医生提供更直观的参考。而该类复杂的量化分析及分割工作很难由人工完成。商汤科技智慧医疗团队在MICCAI 2018会议拔得头筹的四项比赛中的两项,就是分别关于左心室量化和左心房分割的任务。在团队年轻研究员的努力下,基于商汤领先的深度学习技术,最终在两项任务中均获得冠军,领先于哈佛医学院、牛津大学等行业知名的研究机构及公司,为下一步心脏临床上的技术落地提供坚实的技术基础。与此同时,Dimitris Metaxas 还介绍到,商汤科技智慧医疗团队在骨科、神经科、呼吸科、放疗、精准医疗等领域也有了相关积累,并积极地寻找顶级医疗机构合作。

当晚,Dimitris Metaxas还参与了“智慧医疗的机遇和挑战”圆桌讨论,就“AI+医疗”行业的未来发展,与同场嘉宾展开热烈探讨和展望。Dimitris Metaxas认为,“AI研究方向应该从医生实际临床需求中来。过去几十年,我和很多美国顶尖的医疗机构和放射科医生一直在深入合作,比如通过AI技术帮助放射科医生提供精确的自动量化分析、加深医生对于疾病的认知,很大程度上提升了医生的诊断精度和效率。但是,与此同时,我们发现除了诊断环节之外,在手术规划、手术实施、康复跟踪等方面同样存在大量的痛点与需求。比如很多骨科疾病患者需要3D打印关节置换个性化治疗,这种治疗手段目前处于早期阶段,耗材设计和治疗实施过程中的方案精度还有待提升。而这些治疗环节通常比诊断更加直接影响到预后效果。所以,我们综合考量,决定从诊断、治疗、康复一条完整的工作流入手,让AI变成医生工作中全面又得力的助手 。” 

目前,商汤智慧医疗团队在北京、上海、深圳以及美国新泽西都设有分支机构。其中,新泽西实验室将通过顶尖医疗机构合作,比如纽约大学医学院,探索前沿的学术研究选题;而中国团队则将重点聚焦医疗垂直领域的“诊-疗-愈”全流程的临床实用探索,研发适合中国医疗环境和工作流程的落地技术成果。此前,商汤科技已在成都建立办公室,智慧医疗团队已在华北、华东、华南地区大力展开合作,期待与西南地区的医疗机构与专家开展广泛合作,让AI技术惠及更多地域的医生与患者。

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商汤科技成立于 2014 年,专注于计算机视觉和深度学习的原创技术,是中国领先的人工智能头部公司,估值超过 45 亿美金。以「坚持原创,让 AI 引领人类进步」为使命,商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心,并成为中国一流的人工智能算法供应商。商汤科技不仅在技术实力上领跑行业,商业营收亦领先同行业,在多个垂直领域的市场占有率居首位。目前,商汤科技已与国内外多个行业的 400 多家领军企业建立合作,包括 Qualcomm、英伟达、本田、中国移动、银联、万达、苏宁、海航、中央网信办、华为、小米、OPPO、vivo、微博、科大讯飞等知名企业及政府机构,涵盖安防、金融、智能手机、移动互联网、汽车、智慧零售、机器人等诸多行业,为其提供基于人脸识别、图像识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等技术的完整解决方案。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

动量技术

优化器的一种,是模拟物理里动量的概念,其在相关方向可以加速SGD,抑制振荡,从而加快收敛

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