我院深度学习课题组经过不懈努力和尝试，获得PAIP2019竞赛前10名。课题组成员于2019年10月17日在深圳举行的第22届MICCAI国际会议进行了报告。
PAIP 2019竞赛是MICCAI 2019国际会议在病理学领域设置的专项竞赛，它的目标是对肝癌病理图像(WSI)的自动检测算法进行对比评测。比赛病理图像和注解由3家韩国医院提供。本次竞赛注册人数将近800人，最终来自世界各地的64个团队参加决赛。
MICCAI 2019会议是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society) 举办的综合性国际学术会议，它涉及医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入(CAI)两个领域，是上述两个领域的顶级会议。其中，MIC研究方向包括人工智能、机器学习、图像分割与配准、计算机辅助诊断、临床和生物医学应用。CAI集中在介入部分，包括追踪和导航、介入式影响、智能医疗手术机器人等。
在本次竞赛中，课题组提出了一个基于深度学习网络的肝癌自动检测组合算法(Ensemble method)，该框架整合了三种编码器-解码器架构，以执行像素级肿瘤分类任务。评测表明：新的算法框架不仅提高了自动检测的效率，也有效的提升了对肝癌区域分类的准确率。在竞赛提供的公开数据集上，对整个肿瘤和可行肿瘤的并交比(IOU)评测结果分别达到 79％和 81％。
图1.原始病理图片
图2. 癌症区域自动辨识
图3.课题组成员现场报告
