聚焦|ISBI 2020第二届糖尿病眼底图像分析挑战赛重磅来袭!

作为中国四类重大慢性病之一,糖尿病患者的数量超过1.14亿,为世界上糖尿病人数最多的国家。除此之外亦有数亿人群具有潜在的糖尿病患病风险,寻找更优手段筛查糖尿病和管理其带来的慢性器官损害已刻不容缓。

糖尿病性视网膜病(Diabetic Retinopathy,简称DR)是由糖尿病引起的一种严重眼部并发症,在糖尿病患者中具有很高的发病率,并且随着糖尿病患者病程的延长,患病率逐年增加,致盲率也逐年升高。DR亦是工作年龄人群第一位的致盲性疾病,因此,对于糖尿病患者进行DR早期筛查和诊断非常重要,如果能在疾病早期及时的发现与治疗,患者失明风险可以极大地降低。

此外,由于眼底的毛细血管是人体唯一可以直接观测的血管,大量研究表明其损伤程度能够为全身微血管和神经病变提供重要依据,诊断DR对系统性评价全身并发症具有重要意义。当糖尿病患者眼底出现毛细血管瘤、动脉硬化、出血点、渗出物和新生血管时,就在一定程度上也反映了全身的血管情况,这一变化不仅表现在糖尿病微血管疾病,同时和糖尿病大血管疾病密切相关。相关研究表明,出现DR的患者,其心血管疾病、糖尿病肾病和周围神经病变的风险将显著提高。

由于眼底图像筛查与判读目前仍然主要采用人工定性分析,工作量大、主观性强、缺乏量化手段,采用计算机深度学习模式识别技术对于DR进行自动化智能分析研究成为解决该问题的重要手段。因此,DR的早诊早治成为“人工智能+医疗”的研究热点,利用人工智能技术解决医学影像分析的新途径形成一股热潮。

在这样的热潮之下,我国研究人员联合美国、法国、印度、新加坡和马来西亚等国多位专家,共同筹备了面向糖尿病视网膜病变检测和图像质量检测的国际智能阅片大赛,即ISBI 2020第二届眼底图像分析挑战赛(IEEE ISBI 2020 DeepDRID Challenge,以下简称DeepDRiD),比赛将于国际生物医学工程大会ISBI2020上举行。作为国际医学影像顶级会议,ISBI(The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging),被视作医学影像领域顶尖的国际性学术交流盛会,亦是国际生物医学工程领域三大顶级学术会议之一,享有很高的国际学术声誉。

本届大赛有几大亮点:

领域内首个基于“中国数据,中国技术和中国标准”的重要国际智能阅片大赛

本届DeepDRiD由国内主导,比赛由相关领域专家方若谷教授、盛斌副教授等发起,因此,本届DeepDRiD成为该领域内第一个基于“中国数据,中国技术和中国标准”的重要国际智能阅片大赛!

DeepDRiD发起组织者方若谷教授

方若谷教授是佛罗里达大学生物医学工程系助理教授,并教授“机器学习”、“数据挖掘”和“生物医学工程的计算机应用”等课程。方若谷教授曾获得single-PI NSF CRII奖以及由SBMT(Society of Brain Mapping and Therapeutics)颁发的Robin Sidhu Memorial青年科学家奖等多项荣誉。方若谷教授的研究以医学大数据和大脑动力学领域为基础,研究领域涉及数据大脑和健康三个领域。主要研究兴趣为:大型医学数据挖掘评估大脑健康以及提高医学成像质量降低大范围人群疾病风险等领域。

DeepDRiD发起组织者盛斌副教授

盛斌副教授是上海交通大学计算机科学系计算机应用研究所副所长以及韩国成均馆大学客座教授,博士生导师。同时,盛斌副教授也是图像处理领域著名的SCI期刊,IET图像处理的副主编和上海“浦江人才计划”获得者。盛斌副教授于2011年在中国香港大学获得了计算机科学与工程博士学位,目前已出版和发表学术期刊和会议论文100余篇。

超大规模的数据集

本届DeepDRiD由贾伟平主任团队提供临床数据支持,数据集来源上海糖尿病并发症筛查项目(SDCSP),全国糖尿病并发症筛查(NSCD)眼底图像筛查以及泥城糖尿病筛查(NDSP),共涉及人数超过40万人,200万张。因此,本届比赛拥有超大规模数据集支持,数据来源具有涉及人群面最广,人群基数大等特点。

临床数据支持团队leader-贾伟平主任

贾伟平主任是上海交通大学教授,上海第六人民医院前任院长(2010年-2018年)和上海糖尿病临床中心主任,曾获得潘孝仁亚洲糖尿病流行病学杰出研究奖,国家卫生部“2型糖尿病的发病机理,临床诊断和治疗”国家科学技术奖以及国家杰出科学家等多项荣誉。

贾伟平在糖尿病领域具有丰富的研究基础和临床经验。她曾担任中国糖尿病学会前任主席(2016-2018年),国家初级糖尿病护理办公室主任,《柳叶刀》糖尿病内分泌学编辑委员会成员以及《中国2型糖尿病预防和治疗指南》(2017年版)和《中国糖尿病基本医疗保健国家指南》(2018年版)的主编。目前,贾伟平已在BMJ,JACC,JCEM上发表研究论文250余篇。

贾伟平主任的研究兴趣包括糖尿病和腹部肥胖的诊断、监测和遗传危险因素。为中国人群建立了糖尿病和腹部肥胖的新诊断标准,发现了中国人2型糖尿病的遗传易感性,并为国内建立了连续血糖监测的正常标准。自2015年起,担任上海市糖尿病防治保健体系建设的项目负责人,该项目是中国最大的以社区为基础的糖尿病并发症筛查计划,共涵盖超20万名患者。

临床数据支持团队——吴强主任

吴强主任是上海交通大学附属第六人民医院眼科主任,主任医师,科室行政主任,博士生导师。

吴强主任从事眼科临床、教学、科研工作三十余年,主要从事眼科白内障、眼底疾病的诊治及研究;擅长内眼显微外科手术,在复杂性白内障及联合眼底疾病、糖尿病视网膜病变手术方面有丰富的诊治经验。获省、市级科技奖项4项;在本专业核心源期刊上以第一作者/通讯作者发表论著117篇,其中SCI收录共44篇。曾获7 项国家级基金和4项市、局重大项目基金资助,获得省市科技成果奖三项,培养博士、硕士研究生20余人。

他是中国医师协会眼科分会委员、中华医学会眼科学分会白内障与人工晶状体学组委员、中囯医师协会眼科学分会白内障专委会委员、中国中西医结合学会眼科分会常委、海峡两岸医药卫生交流协会眼科学专业委员会白内障与屈光手术学组委员、上海市中西医结合学会眼科分会副主任委员、上海市医师协会眼科分会委员、秘书、上海市医学会眼科白内障专业学组名誉组长、上海市第六人民医院眼科住培基地、专科基地主任、上海交通大学医学院视觉科学研究所副所长。担任《中华眼科杂志》、《眼科新进展》、《国际眼科杂志》编委,《中华实验眼科杂志》通讯编委。

高质量的临床数据

本届DeepDRiD从500位患者中提取了2000张常规眼底图像,并从另外128位患者中提取了256张超宽视野图像,形成了比赛数据集。经多轮专家审核证实,数据集所有图像均具有足够的质量和临床意义,没有图像可重复,并且存在代表DR的疾病分层的合理混合物。因此,数据集具有足够临床意义及质量,代表DR疾病分级的因子。

作为领域内首个基于“中国数据、中国技术和中国标准”的重要国际智能阅片大赛,本届DeepDRiD必将到万众瞩目。事实上,在首届ISBI IDRiD眼底图分析竞赛中,我国该领域内研究人员、专家、人工智能企业、高校及研究机构已经展现出了强劲的实力。

2018年,ISBI举办了首届IDRiD眼底图分析竞赛,反响极其热烈,总计吸引了上千支国内外顶级阅片队伍参与竞赛,其中包括来自北卡来罗纳大学、新加坡国立大学、平安科技科大讯飞、北京大学、浙江大学、三星研究所等数十家国内外高校、企业及研究机构的研究团队。

来自我国的人工智能企业科大讯飞平安科技表现不俗,科大讯飞在微动脉瘤项目上得分第一,平安科技“PATech”团队在硬渗出项目上得分第一;国内学术研究机构表现同样亮眼,来自上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系的DeepDR团队最终获得视神经盘与黄斑中心检测子比赛的两项任务的全球总冠军,也是2018首届ISBI IDRiD眼底图分析竞赛全部参赛队伍中唯一同时获得两项全球冠军的队伍。

本届DeepDRiD共包含三项挑战任务

A.双眼疾病分级Dual-View Disease Grading

使用双眼视网膜眼底图像根据糖尿病性视网膜病变的严重程度对眼底图像进行分类

B.图像质量评估Image Quality Estimation

对整体图像质量,伪影,清晰度和视野清晰度进行眼底质量评估。

C.转移学习Transfer Learning

探讨糖尿病性视网膜病变(DR)评分系统的普遍性。 预期将开发出健壮且可推广的模型来解决现实中的临床问题。

本届DeepDRiD网站发布及启动报名日期为2019年10月25日,目前已开通注册。

报名规则:以团队或个人身份注册时,所有信息必须完整且正确注意:不允许匿名注册。)

数据发布、网站开发提交以及入围榜单发布日期如下:

本届DeepDRiD将为各位参赛者提供一个与全球范围内同领域顶尖团队同台竞技及交流的平台,所有参赛者均将获得组委会提供的糖尿病视网膜病变数据集;本届DeepDRiD获奖者还将得到IEEE ISBI大会的推广、论文发表及ISBI权威证书。

此外,本届DeepDRiD还为各位参赛者提供以下保障:

-比赛评估:明确的比赛规则及评判标准,整个过程在线公开透明。

-算法的所有权:参与团队在参与挑战的过程中拥有自己开发的算法和相关知识产权的完全所有权。

更多精彩内容,请关注后续报道!

挑战赛官网:

https://isbi.deepdr.org/index.html

IEEEISBI 2020 会议官网:

http://2020.biomedicalimaging.org/


产业计算机视觉智慧医疗数据科学
相关数据
科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司(SZ.002230)成立于1999年,是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。科大讯飞的语音合成、语音识别、口语评测、机器翻译等智能语音与人工智能核心技术代表了世界最高水平。

http://www.iflytek.com/
平安科技机构

平安科技负责开发并运营集团的关键平台和服务,支持集团的保险、银行、投资和互联网业务高效发展,同时还是集团的技术孵化器,在云、人工智能和大数据方面有着强劲的研究和开发能力。平安科技通过“科技+互联网+金融”模式,在技术研究和储备方面,拥有超过18项新技术及全球研究和开发AI内部的能力,包括微表情、图像和语音识别及语义理解。

http://www.cstia.org.cn/
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。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

模式识别技术

模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

数据挖掘技术

数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

三星机构

三星集团是韩国最大的跨国企业集团,同时也是上市企业全球500强,三星集团包括众多的国际下属企业,旗下子公司有:三星电子、三星物产、三星航空、三星人寿保险、雷诺三星汽车等,业务涉及电子、金融、机械、化学等众多领域。 三星集团成立于1938年,由李秉喆创办。三星集团是家族企业,李氏家族世袭,旗下各个三星产业均为家族产业,并由家族中的其他成员管理,集团领导人已传至 李氏第三代,李健熙为现任集团会长,其子李在镕任三星电子副会长。

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