MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)是国际的医学影像计算与计算机辅助介入相关领域最具声望和影响力的学术会议，其中包含的课题包括配准、机器学习、图像分割、传统CAD（计算机辅助检测）、追踪和、介入式影像、医用机器人，以及临床和生物学应用等等。
E-Health是联想研发的智能医疗图像辅助诊断系统，该论文重点聚焦了肝肿瘤CT诊断报告自动生成，以及结果的可解释性。系统能够将肿瘤检测结果、肿瘤形态，肝脏形态等信息进行整合，自动生成诊断报告。具体来说，论文的思想借助了基于深度学习的机器翻译，构建了基于多模态的算法框架，使得CT图像和文本报告的数据能融合利用。其流程大体是先使用卷积神经网络对图片进行编码得到视觉特征表示，然后使用长短期记忆网络对这个特征进行解码来生成图像描述。在提取视觉特征时，使用了肝脏分割和肿瘤分割两个任务进行辅助。这个框架还借助了计算机视觉领域常用的注意力机制对空间轴的帧序列进行分析，目的是不仅要理解每一帧中的肝脏及肿瘤信息，还要理解它们在多帧之间的变化。论文使用了端到端的深度神经网络实现了整个框架，同时这个框架以可视化的方式对结果进行解释，既减轻医生的工作量也提高了工作效率。
E-Health团队专注于肝脏领域，这也是基于中国的特色国情。在中国，肝癌是第三大致命的癌症；而对于60岁以下的男性而言，肝癌是所有癌症中最为致命的；并且世界上50%以上的肝癌发生在中国。并且，与肺癌、乳腺癌等带金字旁的女孩名字癌症相比，肝癌的早诊更为困难。E-Health团队的AI技术直切医疗临床“要害”，研究为临床提供有效的技术支持。
E-Health团队在AI医疗领域的研究实力，更为下一步应用场景落地提供了很好的技术支撑和原创力积淀。“我们希望AI技术能真正赋能医疗行业，从实际临床需求出发，在医疗行业不断深入探索，以突破技术瓶颈、发挥原创技术为优势，以解决痛点问题为导向。学术是打基础，更重要的是如何把它们应用到临床实际场景中，提高医生的工作效率和精度，这才是我们的工作重心。从而更大地发挥AI技术的价值、解决医生工作中的实际痛点。”
结合在多行业多场景应用技术的积累，联想研究院正不断加大在AI领域的投入，在多个领域进行研发布局，积极致力原创技术的研发。返回搜狐，查看更多