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卒中行业观察丨人工智能,离神经介入有多远

阅读量：3828064 2019-10-26

国家卫健委脑卒中防治工程委员会官方学术公众号
「卒中行业观察」是一档专注脑血管病产业发展、新技术应用的前沿资讯栏目，由强联智创?冠名推送，在这里你可以实时洞悉行业技术发展，以及最新科技动态。

10月13-17日，医学图像计算和计算机辅助介入国际会议（MICCAI）2019在深圳举办，来自全球各地的学者们合力奉献了一场“学术盛宴”。
据悉本次会议注册人数突破2300人，较2017年增长一倍，包含来自全球20个国家，134所全球顶级科研高校的世界权威研究团队；投稿数量大幅增加较去年增加63%，最终的收录数量达到了538篇。

什么是「MICCAI」？
MICCAI目前被公认为是医学成像计算、医疗机器人、人工智能、辅助介入、计算生物医学等领域最顶级的国际会议。
MICCAI系列会议创建于1998年，由最早的医学视觉与虚拟现实及机器人- CVRMed (Computer Vision, Virtual Reality and Robotics in Medicine), 医疗机器人与辅助诊断 - MRCAS (Medical Robotics and Computer Assisted Surgery) 和计算生物医学可视化 - VBC (Visualization in Biomedical Computing)三大会议合并而成。

MICCAI 2019大会专题
本届大会覆盖脑肿瘤、脑卒中、脊髓、心脏及心血管、肺、肝脏、骨科、病理等多个学科，跨越智能诊断、智能化手术引导、智能预测疾病转归、影像分析等多个疾病诊疗垂直领域。

MICCAI2019开幕式

人工智能与神经介入的关系
许多专家认为，神经介入是更现代的医学学科，它是在DSA成像的基础之上，进行脑血管等疾病的诊断和治疗。而目前人工智能在医学领域研究最多和最热的也是影像领域，更精准、快速、智能的图像识别和病灶分割等，将更有效地帮助医生进行疾病诊断，治疗决策，规划手术方案，术中辅助和术后预测等工作。
由于，神经介入需依赖多种多样的设备和手术器材，可将人工智能与标准化诊疗器材相关联；或许未来将有更广阔的应用前景。从本次大会主题可看出，多个介入成像、诊断、手术引导等相关的研究，亦有多场人工智能在脑卒中的应用探讨。

基于3D网格数据使用深度学习模型进行颅内动脉瘤查找——全新的研究方法，为颅内动脉瘤的智能化诊疗提供了新的思路。

利用多路径GAN网络模型从急性脑梗患者术后NCCT中自动分割梗死灶——为脑梗病人术后治疗及预后提供了更多基础。

强联智创?亮相MICCAI 2019
强联智创（北京）科技有限公司本次共派出了7名AI算法工程师来本次大会交流学习。且汇报内容获得三等奖。
公司联合创始人印胤博士，受邀在本次大会中汇报研究成果，题目为“Brain Tumor Segmentation with Uncertainty Estimation and Overall Survival Prediction”，内容主要是通过在MRI上肿瘤的分割，及对分割结果不确定性的研究，同时结合临床信息，最终得到术后病人生存几率的预测。
另外，还受到中国科学院深圳先进院邀请，与数字所王书强教授团队一起，关于阿尔兹海默症等神经系统疾病的MRI、CT、DSA图像诊断方面，进行了深入交流。

强联智创联合创始人印胤博士

汇报内容获得三等奖

强联智创?AI算法工程师团队

2014年当选为MICCAI Society fellow的英国帝国理工学院教授Daniel Rueckert。在接受采访时感慨道：“Deep learning is now dominating everything in this area. There are virtually no talks without deep learning。”（深度学习“统治”了医学影像分析领域，现在几乎无人不谈深度学习）
在本次大会，我们不止看到了来自高校的人工智能、图像算法等领域专家，还注意到有来自全国多家医院的医生到会并介绍其研究成果；甚至一些医院已经建立了自己的“AI团队”，进行AI在临床应用的研究。
人工智能，其实离我们很近很近。