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      大數(shù)據(jù)方向賽題一賽題名稱:大數(shù)據(jù)醫(yī)療—肝癌影像AI診斷

      2019-07-31 02:12
      軟件和集成電路 2019年5期
      關(guān)鍵詞:賽題醫(yī)學影像肝病

      肝癌是病死率最高的惡性腫瘤之一,我國是肝癌病發(fā)第一大國,每年約有38.3萬人死于肝癌,占全球肝癌死亡病例數(shù)的51%,近年來肝癌的發(fā)病率還在逐漸增高。世界衛(wèi)生組織預(yù)計,如不采取緊急行動提高診療可行性,2015至2030年間中國將有約1000萬人因肝硬化和肝癌死亡。

      任務(wù)描述

      本賽題基于肝部腹腔強化CT斷層掃描數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的診斷結(jié)果,希望參賽者利用數(shù)據(jù)建模技術(shù),構(gòu)建基于醫(yī)學影像的肝癌輔助診斷模型,利用人工智能手段對腹部CT影像進行診斷,判斷患者腫瘤的良惡性,以幫助醫(yī)生更加高效地對肝癌患者進行篩查。

      賽題內(nèi)容和方向

      CT具有較高的分辨率,對肝癌的定位和定性診斷價值肯定,已成為常規(guī)檢查項目,是一種安全、創(chuàng)傷較小的檢查方法,診斷符合率可達到90%以上,對肝癌的診斷及其程度的判斷有重要的臨床意義。

      目前醫(yī)生通過CT診斷肝癌患者,主要通過人工核查的方式,對患者的CT切片逐張進行核查,診斷效率低,極易發(fā)生誤診、漏診,造成嚴重的醫(yī)療事故。針對這個問題,本賽題基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)提供的肝部腹腔強化CT斷層掃描數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的診斷結(jié)果,希望參賽者利用數(shù)據(jù)建模技術(shù),構(gòu)建基于醫(yī)學影像的肝癌輔助診斷模型,并利用人工智能手段對肝癌進行診斷,以幫助醫(yī)生更加高效地對肝癌患者進行篩查。

      賽題價值

      福建是肝病和肝癌的高發(fā)區(qū),以福州建設(shè)國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心為契機,2017年吳孟超院士發(fā)起成立全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)聯(lián)盟,目標是將全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)匯聚到福州,共建共享的肝病和肝癌數(shù)據(jù)平臺。

      福建醫(yī)科大學孟超肝膽醫(yī)院作為這個項目的具體建設(shè)單位,已匯聚來自上海東方肝膽外科醫(yī)院、孟超肝膽醫(yī)院及福建肝病醫(yī)聯(lián)體等88家聯(lián)盟單位的數(shù)據(jù),包含肝癌病例6.2萬例,肝病病例62萬例,形成肝病和肝癌大數(shù)據(jù)平臺。

      本次參賽數(shù)據(jù)主要來源于全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)平臺中的肝癌病人CT影像數(shù)據(jù),并經(jīng)模擬轉(zhuǎn)變而成。包含11601例肝癌病例影像,其中7574例作為訓練集,4027例作為測試集。影像數(shù)據(jù)層厚分布為0.6mm-7.5mm。

      我們希望通過人工智能技術(shù),學習有經(jīng)驗專家的醫(yī)學知識,能夠一定程度提高CT診斷疾病的效率和保持診斷的同質(zhì)化,減少因為醫(yī)生個人經(jīng)驗差異造成的人為漏診或誤診,是一種提高診療水平和效率的重要輔助手段,也有助于改善基層醫(yī)療機構(gòu)人才不足的現(xiàn)狀。

      賽題難點

      雖然在圖像識別領(lǐng)域,已經(jīng)有經(jīng)過驗證的成熟算法,比如深度卷積網(wǎng)絡(luò)(DNN)和遞歸網(wǎng)絡(luò)(RNN)等深度學習算法,都取得了巨大的成功,但由于醫(yī)學影像有其獨有的特性,所以這些技術(shù)在肝癌CT影像中的使用還有很多挑戰(zhàn),本賽題中有以下幾個難點:

      1.因患者年齡、性別、生活習慣、地域等差別,肝的形態(tài)、成分等存在差異,會為病灶的判斷造成系統(tǒng)誤差;

      2.肝癌常發(fā)生在肝硬化基礎(chǔ)上,80%以上的肝癌伴有肝硬化,肝硬化影像改變會對肝癌的診斷造成干擾;

      3.肝癌的大體形態(tài)有巨塊型、結(jié)節(jié)型、彌散型和小癌型,細胞形態(tài)有肝細胞型、膽管細胞癌和混合型,各種肝癌影像特點差異較大;

      4.本賽題所提供的訓練數(shù)據(jù),各種肝癌的數(shù)據(jù)并不均衡,因此加大了對肝癌的判斷難度。

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