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3.4 “动脉网”认为用户拥有自己数据的所有权并保留对此类数据的访问权限,这一点非常重要。如果我们停止某项服务,在合理可能的情况下,“动脉网”会向用户发出合理的提前通知,并让用户有机会将信息从服务中汇出。
3.5 如果用户继续使用“动脉网”的服务,则视为接受服务条款的变动。我们保留随时修改或中断服务的权利。我们行使修改或中断服务的权利,不需对用户或第三方负责。
第4条 服务的中断和终止
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4.2 如存在下列情况,“动脉网”可以通过注销用户的方式终止服务: 在用户违反本条款相关规定时,“动脉网”有权终止向该用户提供服务。“动脉网”将在中断服务时通知用户。但如该用户在被“动脉网”终止提供服务后,再一次直接或间接或以他人名义注册为“动脉网”用户的,“动脉网”有权再次单方面终止为该用户提供服务; 一旦“动脉网”发现用户注册资料中主要内容是虚假的,“动脉网”有权随时终止为该用户提供服务; 用户出现作弊行为,网站可根据情况作出处理,甚至注销用户; 其它“动脉网”认为需终止服务的情况。第三方,但基于交易纠纷、技术原因等因素,“动脉网”保有复制、审查服务过程中录音内容的权利。
第5条 用户言行
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影像研究再获突破!深睿医疗创新科研成果被顶级期刊ER及MIA收录

作者:动脉网 2019-09-05 17:00

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在科研创新能力上,深睿研究院(Deepwise AI Lab)一直处于行业领先地位,是目前行业内规模最大的专注于人工智能医疗领域的研究机构之一,从成立以来一直致力于医疗前沿科技的探索,通过科技与临床的结合,产生了众多兼具临床价值和科技创新性的科研成果,陆续被国际顶级期刊和会议收录。


截止到目前为止,深睿研究院在人工智能与机器学习顶级期刊及会议(如TPAMI、TCyb、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI等)上发表论文三十余篇,其中涵盖了计算机视觉和模式识别领域三大顶级国际会议,尤其是连续两年在备受瞩目的顶级会议CVPR(谷歌2019学术榜Top 10)上均有学术成果发表,在国内人工智能领域的科技公司中处于前列;同时,在医学影像计算与分析领域,如IPMI、MICCAI、ISBI、RSNA、ECR等顶级会议上,发表论文近二十篇。近期,深睿研究院又有两篇科研成果被刊登在国际顶级学术期刊上,体现了深睿研究院的持续创新能力。


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其中与中国医学科学院肿瘤医院共同完成的“Long-term follow-up of persistent pulmonary pure ground-glass nodules with deep learning”(https://doi.org/10.1007/s00330-019-06344-z)被国际顶级放射学杂志European Radiology收录并发表。European Radiology是欧洲放射学会的会刊,创刊于1991年,在行业具有广泛影响力和不可或缺的学术地位,是放射学领域专家学者们不可或缺的信息来源,代表了最前沿的放射学科学,在综合类影像期刊中居第2位。


当前,肺癌已经成为中国发病率和致死率第一的癌症,而在国内通过人工智能技术辅助肺癌筛查已经得到了广泛的应用,但目前普遍停留在利用深度学习进行肺结节检测研究上。然而,对于肺结节的生长评估鲜有研究,尤其是对亚实性结节(纯磨玻璃结节和部分实性结节)的长期管理在临床上具有重要意义。


其中管理长期存在的纯磨玻璃结节pGGN(Pure Ground Glass Nodule)存在着更多的争议。为了解决这些争议,有必要研究长期存在的pGGN的生长进展,精确测量其生长速度,并识别出影响其进展的风险因素。这篇论文的研究工作正是利用深度学习技术对肺部pGGN进行自动分割,并基于随访数据开展上述研究,为临床上量化评估肺结节提供给更为精准的依据。


本研究中,pGGN的自动检出和分割由来自深睿医疗的Dr. Wise®AI肺结节辅助诊断系统实现,综合利用递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN),超过目前任何单一分割方法的效果。基于Dr. Wise®AI肺结节辅助诊断系统对基线以及所有随访的胸部CT影像数据进行肺结节自动检出和分割,自动计算出pGGN的直径、密度、体积、质量、VDT(体积倍增时间)和MDT(质量倍增时间),并通过以上量化指标探究肺pGGN的自然生长规律,准确测量pGGN的生长速度;评估影响pGGN生长的危险因素,为临床上管理pGGN提供了重要的参考。本研究的结果表明,深度学习技术可辅助揭示pGGN的自然生长规律;其中长期存在的pGGN表现为惰性生长;有分叶征和较大基线直径、体积和质量的pGGN随访过程中更容易出现生长。



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图1. 分叶状征、初始平均直径、初始体积和初始质量是预测pGGN是否进展的关键指标

 

同时,深睿研究院与北京理工大学合作完成的论文“A deep network for tissue microstructure estimation using modified LSTM units”(https://doi.org/10.1016/j.media.2019.04.006)被刊登在Medical Image Analysis(MIA)。MIA是国际医学图像计算和计算机辅助干预会议MICCAI的官方期刊,创刊于1996年,关注将计算机视觉、虚拟现实和机器人技术应用于医学影像领域的科研成果,其影响因子逐年上升,2018年达8.88,行业内知名专家学者关注度极高,被誉为高质量论文的衡量标尺。

 

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本论文基于改进的长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)单元提出了一种用于估计组织微观结构的通用深度网络MESC-Net,提升了弥散磁共振成像 (Diffusion Magnetic Resonance Imaging,dMRI)质量。dMRI为非侵入式评估组织的微观结构提供了一种独特的工具,但由于模型较为复杂,通常需要带有大量弥散梯度的扫描序列来提升图像质量,而这导致了扫描时间的延长。在使用较少的弥散梯度时,用复杂信号模型来精确描述组织的微观结构具有一定的挑战性。所以,如何基于较少的弥散梯度得到较好的dMRI图像质量是科研上持续探索的一个难题。


本文提出的MESC-Net网络在弥散梯度减少的情况下可以提升图像质量,对于临床扫描上的价值则是可以缩短扫描时间,提升临床效率。另外,本研究提出的网络结构是一种通用的估计微观组织结构的网络,而不只是局限于某一种模型,为了验证该算法的通用性,实验还评估了基于三种信号模型NODDI(neurite orientation dispersion and density imaging)、 SMT(spherical mean technique)、 EAP(ensemble average propagator)估计得到的组织微观结构结果。实验结果表明MESC-Net可成功地应用于三种不同的模型,该方法可以作为组织微观结构估计的通用方法,拥有广泛的临床应用前景。

 

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图2. 基于NODDI模型用MESC-Net计算得到的vic/viso/OD的横截面示意图,

AMICO/MLP/MEDN/MEDN+/m-MEDN+均为对比方法


深睿医疗是一家注重前沿科技探索的公司,作为AI医疗领域的引领者,始终坚持将最先进的人工智能技术应用到医疗领域,以俞益洲教授(ACM 杰出科学家/IEEE Fellow)为核心的深睿研究院,一直致力于探索前沿的人工智能科技在医学领域的应用,通过Dr.Wise®多模态科研平台的助力,不断深化与医院、高校在临床问题上的科研合作,提升科研效率,产出高质量的科研论文,并促进成果转化,让前沿人工智能技术和研究更加贴近临床需求,让AI真正落地到实际临床场景,助力国家智慧医疗建设。 


进入2019年,深睿研究院有8篇论文入选人工智能顶级会议CVPR2019,实现了图像识别与医学影像分析等技术的创新性突破,跻身中国论文发布数量排名前列的科技公司之一。在今年10月召开的医学影像分析顶级国际会议MICCAI和11月召开的国际计算机视觉顶级会议ICCV上,深睿研究院又有10篇关于医疗人工智能领域的科研论文被收录。截止到目前为止,深睿研究院已发表50余篇顶级学术论文,累积影响因子超过80,论文接收率超过50%,彰显出深睿研究院强大的科研能力。


注:文中如果涉及动脉网记者采访的数据,均由受访者提供并确认。如果您有资源对接,联系报道项目,寻求合作等需求请填写 需求表

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