国际领先！中山六院吴小剑团队实现人工智能结肠癌病灶影像精准分割
CT作为一种常见的检查手段，相信不少老百姓均十分熟悉。而基于影像的自动分割技术能够辅助医生精确了解病灶的位置、大小以及与周围血管、组织的关系，帮助疾病诊断、图像引导手术以及医学数据的可视化，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。
当前，能否实现全自动的、精准的病灶分割是决定医学影像在临床使用效果的关键。
近年来，深度神经网络的快速发展使得许多先进的分割方法都取得了可喜的进展。但与肝脏、心脏等器官相比，肠道肿瘤的形态、位置的变化大，因此，肠道肿瘤的自动分割任务难度高。特别是结肠癌，因病灶分布范围大、解剖结构复杂，一直未能实现有效的病灶自动分割，这一现状严重制约了肠癌精准诊疗人工智能的临床应用。
▲MedicalImageAnalysis发表吴小剑教授团队牵头完成的研究成果
近日，我院结直肠肛门外科吴小剑团队迈出了坚实的一步。他们在国际上率先实现了自主结肠癌病灶影像精准分割的人工智能临床解决方案，源于其开发的结肠癌病灶自动精准分割的医学影像人工智能弱监督-半监督框架(Segmentation"deb0e2a05ae44bbcbc6d6114474b17e4">
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