雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))消息，2021年12月19日，ISICDM 2021醫(yī)學(xué)圖像分割挑戰(zhàn)賽決賽順利舉行，來自上海大學(xué)計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院岳曉冬教授團(tuán)隊(duì)、南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院陽維教授團(tuán)隊(duì)、以及東北大學(xué)醫(yī)學(xué)與生物信息工程學(xué)院齊守良教授團(tuán)隊(duì)，在總計(jì)2個(gè)大項(xiàng)、5個(gè)小項(xiàng)的比賽中分獲冠軍。

本次挑戰(zhàn)賽由ISICDM 2021會(huì)議組委會(huì)聯(lián)合天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院、同濟(jì)大學(xué)和東北大學(xué)主辦，由天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院江榮才教授、電子科技大學(xué)李純明教授、北京郵電大學(xué)楊輝華教授擔(dān)任挑戰(zhàn)賽指導(dǎo)，同濟(jì)大學(xué)陳宇飛副教授、東北大學(xué)覃文軍教授擔(dān)任挑戰(zhàn)賽主席，旨在通過挑戰(zhàn)賽的形式為數(shù)字醫(yī)學(xué)產(chǎn)學(xué)研界提供技術(shù)交流和展示的平臺(tái)。本次挑戰(zhàn)賽的特點(diǎn)如下： 

(一) 賽程歷時(shí)三周，賽事環(huán)環(huán)相扣

本次大賽于11月底開始報(bào)名，共有22個(gè)院校43支團(tuán)隊(duì)報(bào)名參賽。賽程主要分為3個(gè)賽段：熱身賽、排位賽和決賽，每個(gè)賽段均為發(fā)放數(shù)據(jù)后限時(shí)操作上傳。本次比賽共設(shè)置2大比賽項(xiàng)目，5個(gè)比賽分項(xiàng)：頭顱 CT 血腫分割與血腫量計(jì)算、肺部 CT 解剖結(jié)構(gòu)分割-支氣管/肺葉/肺血管/肺動(dòng)靜脈。

比賽過程中的各個(gè)階段均記錄客觀指標(biāo)數(shù)據(jù)，并公布現(xiàn)階段排名結(jié)果。根據(jù)各階段所有客觀指標(biāo)的加權(quán)平均成績進(jìn)行排名，最終有12只隊(duì)伍進(jìn)入決賽。

 

(二) 決賽過程公正透明，兼具專業(yè)與實(shí)戰(zhàn)性

由于疫情的原因，本次決賽在線上會(huì)議室進(jìn)行并全程直播，決賽階段受到了廣泛的關(guān)注，除進(jìn)入會(huì)議室觀戰(zhàn)的人員外，還有4000余人次在線觀看了此次直播。

評(píng)委專業(yè)且組成合理：三大類評(píng)審分別來自醫(yī)院、公司和高校，分別從臨床、業(yè)界和算法角度對(duì)各隊(duì)伍結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)?，F(xiàn)場既有來自醫(yī)學(xué)界的天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院江榮才教授、沙壯博士、大連大學(xué)附屬中山醫(yī)院薛洪省醫(yī)生、中國醫(yī)科大學(xué)附屬第四醫(yī)院周鏑醫(yī)生和江蘇省人民醫(yī)院胸外科徐心峰醫(yī)生從臨床角度對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，還有來自東軟醫(yī)療的周慶華博士從醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)界的角度對(duì)成果進(jìn)行指導(dǎo)，又有來自東北大學(xué)的覃文軍教授和同濟(jì)大學(xué)的陳宇飛副教授對(duì)算法的創(chuàng)新性等進(jìn)行了評(píng)估。

整個(gè)評(píng)審過程評(píng)估角度覆蓋面廣，包括了算法準(zhǔn)確度、臨床可用性、界面展示與交互性、方法創(chuàng)新性、算法效率等，評(píng)審角度實(shí)用且專業(yè)。

在項(xiàng)目一腦血腫的比賽前，天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院神經(jīng)外科副主任兼NICU主任，天津市神經(jīng)病學(xué)研究所副所長，我國神經(jīng)重癥一線專家江榮才教授對(duì)本次比賽的臨床意義做了深刻的闡述。

江主任是中華醫(yī)學(xué)會(huì)神外分會(huì)委員兼腦外傷組副組長、中國醫(yī)師協(xié)會(huì)神外分會(huì)神經(jīng)重癥專委會(huì)副主委和國家創(chuàng)傷醫(yī)學(xué)中心顱腦創(chuàng)傷專委會(huì)副主委以及《中華神經(jīng)外科雜志.英文版》《中華解剖與臨床雜志》《臨床神經(jīng)外科雜志》和J Clin Lab Anal的編委。是阿托伐他汀鈣治療慢性硬膜下血腫兩發(fā)明人之一并優(yōu)化了該治療方案，是該項(xiàng)目獲得天津市科技進(jìn)步特等獎(jiǎng)的主要貢獻(xiàn)者。

以創(chuàng)新理念治療重型腦損傷及其并發(fā)癥著稱，專注顱內(nèi)淋巴管引流調(diào)控治療腦外傷，年診療神經(jīng)重癥患者千余人次。是天津市131第一層次人才、2020天津市重點(diǎn)領(lǐng)域推進(jìn)計(jì)劃創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、“國之名醫(yī).優(yōu)秀風(fēng)范”和改變醫(yī)學(xué)實(shí)踐之“十大原創(chuàng)研究領(lǐng)銜者”，創(chuàng)立天津市醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)重癥分會(huì)。

江主任指出：腦血腫測算在外科治療中具有重要的臨床意義，臨床中腦出血患者手術(shù)指征之一便是腦血腫量，如幕上血腫量大于30mL或幕下血腫量大于10mL的患者需行手術(shù)治療，然而臨床上卻無法精確計(jì)算腦血腫的體積。

頭顱CT檢查可以很好地顯示出血灶，而準(zhǔn)確估算CT圖像中血腫量，是各項(xiàng)研究亟需解決的問題，目前以醫(yī)師手動(dòng)分割的血腫結(jié)果作為計(jì)算血腫量的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但這種方法耗時(shí)費(fèi)力；臨床上常以多田公式作為血腫量的估算方法，此公式針對(duì)出血形狀相對(duì)規(guī)則的血腫測量精確度較高，但當(dāng)出血形狀相對(duì)不規(guī)則時(shí)，其結(jié)果難言精準(zhǔn)。近年來，隨著人工智能（AI）技術(shù)的進(jìn)步，根據(jù)腦血腫的CT圖像特征，嘗試自動(dòng)分割CT圖像中的血腫區(qū)域及計(jì)算血腫體積成為一種可能，本比賽擬開發(fā)精準(zhǔn)、便捷的腦血腫分割及血腫量計(jì)算方法，為腦出血精準(zhǔn)診斷提供臨床技術(shù)支持。

比賽過程強(qiáng)調(diào)實(shí)戰(zhàn)：在實(shí)戰(zhàn)性上，兩個(gè)比賽項(xiàng)目的醫(yī)學(xué)圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)分別來自天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院和東北大學(xué)提供的真實(shí)臨床數(shù)據(jù)。

大賽不允許反復(fù)提交分割結(jié)果，避免了傳統(tǒng)分割挑戰(zhàn)賽中參賽者通過反復(fù)提交結(jié)果刷分?jǐn)?shù)的弊端；初賽和決賽環(huán)節(jié)的每場比賽時(shí)間越來越短，也越來越逼近真實(shí)臨床環(huán)境；在決賽環(huán)節(jié)，挑戰(zhàn)賽組織者現(xiàn)場發(fā)放臨床數(shù)據(jù)，1人答辯共享PPT，1人對(duì)當(dāng)場發(fā)布的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)測試，評(píng)委和觀眾通過選手屏幕可看到軟件操作的全部過程，真實(shí)可信。

其中，熱身賽、排位賽從發(fā)放測試數(shù)據(jù)到提交共計(jì)兩小時(shí)時(shí)間。而決賽階段現(xiàn)場發(fā)放測試數(shù)據(jù)并展示需在10分鐘內(nèi)完成。決賽階段比熱身賽和排位賽更加緊張，在一定程度上排除了人工修訂的可能性。

 

賽程跟進(jìn)嚴(yán)謹(jǐn)透明：比賽的最終成績綜合考慮了隊(duì)伍各個(gè)賽段的所有客觀指標(biāo)加權(quán)平均的結(jié)果，以及現(xiàn)場決賽各評(píng)委的主觀測評(píng)成績。會(huì)務(wù)組提前公布了各項(xiàng)目的計(jì)算量化指標(biāo)，并公開了各賽段隊(duì)伍的排名等信息，方便參賽團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證排名的準(zhǔn)確性。

此外，來自同濟(jì)大學(xué)的伍謙、付巍、孫士晨、黃麒光和東北大學(xué)的王龍光、李小碩、黃培芳、周璐雨8位挑戰(zhàn)賽助理，具備一定的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)和算法專業(yè)能力，對(duì)賽程全程跟進(jìn)與監(jiān)督，也為挑戰(zhàn)賽的順利進(jìn)行提供了保障。

(三) 參賽團(tuán)隊(duì)實(shí)力雄厚，模型亮點(diǎn)頻出

在本次比賽中，各參賽團(tuán)隊(duì)均展示出雄厚的算法實(shí)力，以及對(duì)臨床問題的深度思考。針對(duì)腦部血腫CT影像分割中的數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確與分割模型選擇難題，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院岳曉冬團(tuán)隊(duì)拓展改進(jìn)已有CNN、Transformer分割模型，提出了基于全局上下文注意力的分割方法，并采用了多模型集成策略對(duì)血腫區(qū)域進(jìn)行不確定性度量與分割，確保分割預(yù)測結(jié)果具有較好的魯棒性與泛化性能，并在一定程度上彌補(bǔ)醫(yī)生的標(biāo)注缺失情況，在現(xiàn)場實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的測試中得到了各類專家的一致好評(píng)。

來自南方醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院陽維團(tuán)隊(duì)在兩個(gè)項(xiàng)目的比賽中均取得了好成績。對(duì)于肺部 CT 解剖結(jié)構(gòu)分割任務(wù)，他們提出采用多尺度和輕量級(jí)UNet分別解決細(xì)小血管分割、動(dòng)靜脈分割需要較大感受野等問題；對(duì)于頭顱CT血腫分割與血腫量計(jì)算，采用nnUNet和nnFormer集成方式提升血腫區(qū)分割和血腫量估計(jì)精度，在各項(xiàng)指標(biāo)中表現(xiàn)出眾。

來自東北大學(xué)醫(yī)學(xué)與生物信息工程學(xué)院齊守良團(tuán)隊(duì)秉承“one architecture fits all segmentation”的思想，基于3D-UNet模型實(shí)現(xiàn)肺部的肺葉，氣道，血管，動(dòng)靜脈等的解剖結(jié)構(gòu)分割。在模型decoder的部分采用深監(jiān)督的方式，將不同分辨率的輸出結(jié)果進(jìn)行整合，從而生成模型的預(yù)測結(jié)果，在肺部各個(gè)解剖結(jié)構(gòu)的分割任務(wù)中均取得了很好的效果。

2022年的ISICDM分割挑戰(zhàn)賽將繼續(xù)保持今年挑戰(zhàn)賽的優(yōu)點(diǎn)和特色，邀請(qǐng)更多算法專家和醫(yī)生參與挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)整理與發(fā)布，制定賽程和規(guī)則，以及擔(dān)任挑戰(zhàn)賽評(píng)委。相信隨著更多專家學(xué)者的加入，明年的ISICDM挑戰(zhàn)賽將會(huì)更加精彩，并有望促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)與落地。

附完整獲獎(jiǎng)名單：

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