广州，亚慱体育app官方入口7月12日，中新网 (蔡敏婕 中山大学中山大学第六附属医院周一发布消息称，结直肠肛门外科的吴晓健团队率先实现了人工智能临床解决方案，以准确分割独立结肠癌病变的图像。相关研究结果发表在医学图像人工智能算法期刊《医学图像分析》上。
基于影像的自动分割技术能够辅助医生精确了解病灶的位置、大小亚慱体育app官方入口以及与周围血管、组织的关系，帮助疾病诊断、图像引导手术以及医学数据的可视化，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。当前，能否实现全自动的、精准的病灶分割是决定医学影像在临床使用效果的关键。
近年来，深度神经网络的快速发展取得了许多先进的分割方法。然而，与肝脏、心脏和其他器官相比，由于肠道肿瘤的形状和位置的巨大变化，肠道肿瘤的自动分割任务非常困难。特别是结肠癌，由于病变分布范围大，解剖结构复杂，无法实现有效的病变自动分割，限制了人工智能在结肠癌精确诊断亚慱体育app官方入口和治疗中的临床应用。
在这方面，中山大学第六附属医院吴教授团队牵头，与喀什第一人民医院邹晓光教授团队、上海人工智能实验室共同开展研究，率先实现了人工智能临床解决方案，独立结肠癌病变图像精确分割，医学影像人工智能弱监督源于其开发的结肠癌病变自动精确分割—半监亚慱体育app官方入口督框架(Segmentation Only Uses Sparse Annotations，SOUSA)，并发表了题为只使用稀疏标记的病灶分割:医学图像联合弱学习和半监督学习的通讯。
据中山大学第六亚慱体育app官方入口附属医院报道，在本研究中，该团队使用了923例中山第六医院和喀地第一医院标记的结肠癌CT2670例无标记结肠癌CT影像作为SOUSA框架训练数据集，结肠癌417例CT影像对SOUSA结果表明，其自动分割效果优于现有的弱监督和半监督学习模型。
据介绍，此次SOUSA该技术的发展首次实现了结肠癌的自动分割，为加快结肠癌人工智能精确诊断和治疗的临床应用奠定了基础。自动标准化的精确图像信息处理将有效降低经济、时间和劳动力成本，为实施精确诊断和治疗提供临床依据。（已完成时间） 【编辑：程春雨】
