阿里云人工智能ET夺肺结节诊断世界冠军

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7月14日，一家中国公司打破了国际权威肺结节测试竞赛“月16日”的世界纪录。阿里巴巴云网以89.7%的平均召回率赢得了世界冠军。这一技术突破是由阿里巴巴idst视觉计算团队完成的，并已被整合到阿里巴巴云和医学大脑中。

比赛要求参赛者分析888个肺部ct样本以发现肺结节。样本中有1186个肺结节，其中75%以上是小于10 mm的小结节。最终，et在7种不同的假阳性率下发现肺结节的平均召回率达到89.7%，比第二名高出0.2%。

(froc曲线)

召回率是指在样本数据中成功发现的结核的比例。上图显示了不同误报情况下et的召回率。

在竞争中，阿里巴巴云医脑克服了一系列挑战:结节模式复杂，早期结节小(小于10毫米)，传统的机器学习和自然图像深度学习网络通常难以奏效。

阿里巴巴idst视觉计算团队负责人华宪生表示，与常用的两阶段检测方法不同，他们创新性地使用了单阶段方法，无需人工干预。该机器自动读取患者的ct序列，并直接输出检测到的肺结节。

在模型结构设计上，et根据ct切片的特点，采用多通道、异构的三维卷积融合算法，有效利用多个异构模型的互补性，处理和检测不同形状肺结节的ct序列，提高了对不同尺度肺结节的敏感性；同时，采用反卷积结构的网络和多任务学习训练策略来提高检测精度。

华宪生是视觉识别和搜索领域的国际权威学者。他被选为ieee会员和美国计算机协会acm杰出科学家。

(肺部ct数据)

根据国家癌症中心发布的数据，肺癌在所有恶性肿瘤中排名第一。胸部ct影像技术是肺癌早期筛查的有效手段。然而，由于ct扫描图像数量大(通常一次ct扫描超过200幅图像)，医生诊断时间长，工作量大，容易疲劳，不可避免地会出现人工失误。人工智能成为新的选择。

目前，这项技术已经被整合到阿里巴巴云网的医学大脑中。电子医疗脑可以在精密医学、医学影像、药物效应挖掘、新药研发、健康管理、可穿戴设备等领域发挥医生助手的作用。，并在肺癌、宫颈癌、甲状腺癌等领域取得突破。

这是阿里巴巴“美国宇航局”计划的一部分，该计划将在视觉计算领域做出不懈努力。不久前，该团队还打破了世界权威机器视觉算法评估平台kitti的世界纪录，并将车辆检测的准确率提高到90.46%。这项技术后来被应用于et city的大脑。