基準醫療肺結節影像AI研究碩果累累，論文接連被頂級學術會議接收 _健康小知識

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9月，基準醫療與南開大學、天津醫科大學聯合團隊提交的重量級學術論文《LIDP:ALungImageDatasetwithPathologicalInformationforLungCancerScreening》被醫學影像計算（MIC）和計算機輔助介入（CAI）領域公認全球最頂級學術會議——MICCAI2022（2022年9月18日-22日，新加坡）接收，位列Top13% 。
【基準醫療肺結節影像AI研究碩果累累，論文接連被頂級學術會議接收】目前，國內外幾乎所有公共肺結節數據集（例如LIDC-IDRI）都是通過影像學分析而不是明確的病理學診斷來標注肺結節的良惡性，因此基于這些數據集訓練出來的肺結節分類模型的泛化性能堪憂。本研究引入了一個帶有明確病理診斷信息的肺部CT圖像數據集LIDP ，填補了該空白，可對現有公共肺結節數據集進行有機補充，也可用于獨立訓練及測試肺癌早檢機器學習模型。

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10月，聯合團隊提交的重量級學術論文《ACOARSE-TO-FINEMORPHOLOGICALAPPROACHWITHKNOWLEDGE-BASEDRULESANDSELF-ADAPTINGCORRECTIONFORLUNGNODULESSEGMENTATION》被世界上最大、最全面、專注于圖像和視頻處理以及計算機視覺領域的頂級大會——第29屆IEEE圖像處理國際會議（IEEEICIP2022 ， 2022年10月16-19日，法國波爾圖）接收。
本研究設計了一種具有很好泛化性的精細化形態學分析方法，可對CT影像中各種類型的肺結節進行精細、穩定地分割，并可以通過創新的自適應修正算法來降噪。

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10月20日，世界生物信息學及生物計算領域的專業旗艦會議——IEEE國際生物信息學和生物醫學會議（TheIEEEInternationalConferenceonBioinformaticsandBiomedicine,IEEEBIBM2022）公布了錄用論文列表。聯合團隊提交的重量級學術論文《MHSnet:Multi-headandSpatialAttentionNetworkwithFalse-PositiveReductionforLungNoduleDetection》被接收為“RegularPapers” 。該會議將于12月6-8日在美國拉斯維加斯和中國長沙同步舉辦。
為解決肺結節檢測任務中假陽性過多的問題，本研究提出了一種全新的基于多頭檢測和空間注意力的肺結節檢測網絡MHSnet ，可在保證檢測精度的同時，降低網絡的結節錯檢率，提高結節智能檢測的可信性。
基準醫療有關肺結節CT圖像AI算法開發和數據集建設的研究成果接連被全球頂級會議接收，是國際同行對基準醫療與合作伙伴在肺癌早篩早診領域所開展的諸多工作的積極認可，也是基準醫療“基于ctDNA甲基化液體活檢+CT影像學AI分析”的早期肺癌/肺結節鑒別診斷產品（PulmoSeekTMPlus）的重要科學支撐。
此前，基準醫療推出全球首個基于深度學習a的通過連續向量表示甲基化區域的算法DeepMeth甲基化數據處理模型，相關研究“NoninvasiveLungCancerEarlyDetectionviaDeepMethylationRepresentationLearning”也被全球人工智能領域頂級學術會議——AAAI-22接收并發表（）。自2021年4月以來，全國已有近兩百家醫院使用基準醫療“基于DeepMeth模型的ctDNA甲基化液體活檢+CT影像學AI分析”的聯合檢測——PulmoSeekTMPlus ，用于早期肺癌/肺結節鑒別診斷。
關于MICCAI會議
MICCAI會議由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會(MedicalImageComputingandComputerAssistedInterventionSociety)主辦，是跨醫學影像計算（MIC）和計算機輔助介入（CAI）兩個領域的綜合性學術會議，目前被公認為是醫學成像計算、醫療機器人、人工智能、輔助介入、計算生物醫學等領域最頂級的國際會議。