近日，科大訊飛華南研究院醫學影像團隊刷新CHAOS（Combined Healthy Abdominal Organ Segmentation）比賽中CT肝臟分割三項指標的世界紀錄。這是繼科大訊飛刷新LUNA肺結節檢測世界紀錄，奪冠IDRiD眼底圖像分析后在醫學影像領域取得的又一佳績。

CHAOS是國際醫學影像領域頂級會議ISBI（International Symposium on Biomedical Imaging）設置的競賽單元，主要目的是評測算法從CT或MR數據中分割出腹部器官的準確性。其中，Task-2（即CT肝臟分割）是比賽中競爭最為激烈且關注度最高的項目。吸引了全球范圍內800多支隊伍報名參加，其中包括多倫多大學、南加州大學、復旦大學、上海交通大學及創新工場等知名高校和研究機構。

科大訊飛華南研究院團隊提出了3D全卷積的Encoder-Decoder結構的AbdomenNet網絡，來實現腹部器官的精細分割。

相較于2D或者2.5D方案，3D卷積可以更好地對肝臟的空間結構信息進行建模，同時使用密集相連的卷積層來提高模型的語義編碼能力，此外還設計了邊界敏感的損失函數來加強邊緣精細結構的分割效果。

研究院團隊7月3日提交的兩個模型，分別獲得CT肝臟分割總分的第一和第二名。其中，排名第一的模型獲得三項評價指標（Dice—分割重合度，ASSD—平均對稱表面距離以及MSSD—最大對稱表面距離）第一名和一項評價指標（RAVD—絕對體積相差）第二名。最終取得總分領先此前線下提交最高分3.3分和線上提交最高分1.1分的好成績。

左上、右上、左下分別對應腹部CT切片水平面、冠狀面和矢狀面，紅色邊緣為專家標注，藍色區域為算法預測；右下圖為依據分割結果重建的肝臟三維結構，紅色代表和專家結果偏差。

目前臨床應用的腹部器官三維影像勾勒，主要依賴于專家手動標注幾十至幾百層的切片數據，工作量大且效率低下。智能又精準的器官分割方法可以極大地節省數據處理時間，輔助醫生通過3D可視化和3D打印技術等更直觀地判讀臟器狀態，對器官移植術前評估，腹部動脈手術規劃等場景提供極大便利。

科大訊飛華南研究院創建于2018年，致力于人工智能前沿技術的研究，在醫療領域還涵蓋了肺部CT、骨科影像等。在應用層面，依托南沙人工智能醫學影像診斷中心不斷輸出A.I.能力。此外，還在自然語言理解，通用機器視覺領域持續發力，助力人工智能技術在粵港澳大灣區落地生根。