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【嘉德點評】商湯科技發明的醫療影像診斷方法，借助於多層級分割方法，實現了醫療圖像的精細化分割，從而滿足了醫療人員對於不同粒度圖像的需求，使得診療更加便捷、高效。
集微網消息，在2019商湯人工智慧峰會上，商湯科技憑借其出色的深度學習算法與醫學影像高級處理技術，推出了SenseCare智慧診療平臺。
SenseCare智慧診療平臺採用先進的三維渲染技術，可以將醫療影像數據以三維的可視化形式呈現在醫生的面前，以便於醫生為病人尋找病因，以及能讓影像以及其他科室的醫生都可以更加便捷的為病人進行診療。
在醫生的診療過程中，醫療影像提供了重要的輔助資訊，在現有技術中，都是拍攝出醫療影像之後，醫生拿著醫療影像的實體片子或者在電腦上閱片進行診斷。但是醫療影像一般通過各種射線等拍攝的非表層的結構，局限於拍攝技術可能有些組織以及器官的邊界很模糊，醫療人員根據這種原始圖像模糊的低精度的圖像無法精確診斷。
為了解決這樣的問題，商湯科技在18年8月9日申請了一項名為「醫療影像處理方法及裝置、電子設備及存儲介質」的發明專利（申請號：20180903956.0），申請人為北京市商湯科技開發有限公司。
根據目前該專利公開的資料，讓我們一起來看看商湯科技的這項醫療影像診斷方法吧。
如上圖，為該專利中發明的用於醫療影像處理的流程示意圖，該方法首先將3D醫療影像從兩個方向上劃分為第一區域和第二區域，因為3D圖像具有三維坐標軸，因此可以任選其中的兩個方向，並從這兩個區域中提取出圖像的特征。根據這些特征就可以將特征圖進行進一步的分割，從而將腫瘤等病變區域與正常的組織區域分割開來。
採用這種方法的依據就在於某一個病變體組織內的病變體細胞的病變特征可能在某一個方向上表現得不明顯，但是在另一個方向上可以很明顯。因此，從多個角度進行圖像的分割，相比於單一某個方向效果會更好。
同時，如果將3D圖像進行預處理，隻提取其中兩個方向上的特征，那麼3D醫療圖像就變為了2D醫療影像圖像，從而可以使用更為簡單的處理2維圖像的方法進行醫學圖像分析，這也為研究者進行相幹領域的研究提供了方便。
如上圖，為這種醫療影像處理裝置的結構示意圖，其中包括第一分割模塊110和第二分割模塊120。第一分割模塊可以對於醫療影像的第一區域和第二區域進行分割，得到第一分割圖；第二分割模塊會進一步對於第二區域進行第二次的分割，得到子分割圖像。
要說明的是，這兩個模塊均為程序模塊，處理器可以通過這兩個模塊來獲取更多關於醫療影像的資訊，即從待處理的圖像中提取出目標的特征圖以及相應的診斷輔助資訊。
最後，我們來看看這種醫療影像分割的網路架構以及分割示意圖，從人工智慧算法的角度來講，這是一種多方向融合的2D網路，其分為三個支路：軸向網路、矢向網路以及冠向網路，這種多方向融合的網路結構充分的利用了卷積網路中的局部資訊。
另外，這種多方向融合網路在每個卷積層之前將不同尺度的特征圖進行級聯，避免了普通的全卷積網路結構由於降采樣造成了特征損失，這種網路結構用於3D圖像分割時，通過融合不同尺度的卷積特征，提高了分割精度，在腫瘤核邊緣有更準確的預測效果。
以上就是商湯科技發明的醫療影像診斷方法，通過多層級分割的方法，可以提高醫療影像的精度以及多粒度分割的精度，相比於傳統分割算法隻進行一次分割的方式，這種方法可以進行多次分割，從而達到精確分割的目的，同時也實現了不同粒度大小的區域的多層級精確分割任務，滿足醫療人員需要不同粒度圖像的需求。
（校對/holly）