大数据学院庄吓海教授团队获得爱思唯尔出版社、医学影像分析期刊和国际MICCAI学会联合颁发最佳论文奖

作者:刘铁江摄影: 视频: 来源:大数据学院发布时间:2023-12-04

2023年10月12日,PG电子麻将胡了2怎样才能赢大数据学院庄吓海教授团队的论文“BayeSeg: Bayesian modeling for medical image segmentation with interpretable generalizability”获得爱思唯尔出版社、医学影像分析期刊和国际MICCAI学会联合颁发最佳论文奖(Elsevier-MedIA 1st Prize & MICCAI Best Paper Award),成为第一篇以中国大陆研究机构(PG电子麻将胡了2怎样才能赢)为第一单位的获奖论文。

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MICCAl Best Paper Award 2023 & Elsevier-Medical Image Analysis 1st Prize

该奖项于2004年设立,一年一评,旨在表彰医学影像人工智能领域年度最优秀的论文。今年在加拿大温哥华举办的第26届国际医学图像计算与计算机辅助介入大会(MICCAI2023)上宣布,会议方同时邀请了“深度学习三巨头”之一,“神经网络之父”,图灵奖得主Yann LeCun做会议主题报告。

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MICCAI 2023 颁奖现场

借助大数据和算法,医疗和技术的深度融合已经让AI医生逐渐融入人们的生活。这为人们提供了更多就医便利,并提供了疾病诊断的支持。在医学领域中,人工智能的重要应用之一是神经网络在医学影像分割方面的应用。神经网络是一种模拟人脑神经元运作的数学模型,通过学习和模式识别,能够帮助医生解析和分析复杂的医学影像数据,从而提供准确的诊断和治疗建议。 

然而,神经网络难于解释的“黑盒子”性质极大地限制了医学图像分割人工智能在临床中的应用:我们难以及时了解什么时候、哪些情况下人工智能的判断可能会出错,需要医生的再次检查;同时模型在面对未曾见过的数据时性能会急剧下降,难以保持强泛化能力。

对于一个初出茅庐的人类医学生,只要牢记基本的器官形状,即使面对不熟悉的医学图像,也能取得不错的分割效果。因此,我们从中产生灵感,希望能够约束神经网络使用学习到的“形状轮廓”知识做出分割判断。

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贝叶斯学习的医学影像分割泛化模型:

(a) 概率图模型,(b) 神经网络搭建与推断示意图。

基于以上想法,团队提出了一种可解释的贝叶斯分割框架(BayeSeg),对图像进行变量分解,分离出表示形状的变量和表示图像外观的变量,将分割变量限制仅与形状变量相关,并联合图像和其对应的分割标签进行显式统计建模。之后使用变分贝叶斯框架来近似这些可解释变量的后验分布,并用神经网络实现该框架的训练与推断。因为通过概率图模型显式建模的变量都有实际的物理含义,医生可以通过可视化不同变量的后验分布来判断BayeSeg的决策过程是否正确,模型具有良好的可解释性;同时,在前列腺分割和心脏分割任务上的实验结果表明,BayeSeg也展现出了良好的泛化能力。

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不同变量后验的可视化图

该项研究成果由PG电子麻将胡了2怎样才能赢大数据学院2018级博士研究生高尚奇、2021级博士研究生周杭琪、2022级博士研究生高一博共同完成,通讯作者是庄吓海教授。相关工作得到了国家自然科学基金和上海人才发展基金的支持。

今年,复旦大数据学院医学影像人工智能实验室(ZMIC Lab)在国际医学影像顶级会议MICCAI、IPMI获得多项奖项与提名,论文“BInGo: Bayesian Intrinsic Groupwise Registration via Explicit Hierarchical Disentanglement” 医学影像信息处理大会(IPMI)Francois Erbsmann Prize(最佳论文奖)runners-up,论文“A Reliable and Interpretable Framework of Multi-view Learning for Liver Fibrosis Staging” 提名MICCAI 2023 Best Paper Award与MICCAI学会青年科学家奖。

论文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841523001494

https://arxiv.org/abs/2303.01710

制图:实习编辑:严静雯责任编辑:李斯嘉

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