AI赋能脑肿瘤诊断治疗！宁诺团队再度登顶国际赛事

2024年12月09日

近日，第27届国际医学图像计算与计算机辅助干预会议的脑肿瘤分割挑战赛公布了获奖名单，宁波诺丁汉大学（简称“宁诺”）计算机人工智能专业主任翁莹带领的博士生团队在国际脑肿瘤图像修复赛中卫冕全球冠军，还突破性地获得了国际脑肿瘤病理图像赛道第二名。

本次分获一、二等奖的改进型U型网络（U-Net）人工智能神经网络架构和改进型深度残差网络（ResNet）人工智能神经网络架构均由宁诺团队自主研发，通过创新的解决方案成功突破了脑肿瘤患者病变前医学影像缺失以及病理切片人工读片效率低下的瓶颈，并已在宁波数所三甲医院开展临床试用。目前，相关技术已吸引了来自欧洲的潜在合作方。

作为医学图像领域颇具权威性的国际赛事，国际脑肿瘤分割挑战赛对参赛队伍的人工智能理论知识及实际运用有着极高的要求。本次赛事吸引了斯坦福大学、哈佛大学、牛津大学、香港中文大学、中山大学等多所海内外知名高校的700多个参赛团队同台竞技。

据翁莹介绍，当患者脑部出现肿瘤时，核磁共振呈现出的是病变后的图像。由于医生无法“时空穿越”获取其病变前的图像，参照物的缺失为后续的治疗带来了不小的挑战。

“针对该痛点，我们开发的改进型U型网络人工智能神经网络架构能够自主生成一个健康的脑部扫描图像，可有效地为医生在手术及术后康复等阶段提供依据和指导。这项颠覆性的技术成功突破了患者病变前医学影像缺失的瓶颈。”

此外，团队开发的改进型深度残差网络人工智能神经网络架构通过AI计算实现了对病理图片的读取、分类和分析。该项技术有望代替传统的人工读取病理图片的相关工作，在大幅提高工作效率的同时更能发现传统方法难以察觉到的病理特征，从而为后续的定制化治疗方案提供相关支持。