近日，由西交利物浦大學(xué)西浦創(chuàng)業(yè)家學(xué)院（太倉(cāng)）本科生和博士生共同撰寫的論文被頂尖生物醫(yī)學(xué)會(huì)議收錄。
這篇題為《階段性特征融合：局部引導(dǎo)全局》的論文將會(huì)在第25屆國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)會(huì)議（MICCAI）上發(fā)表，該會(huì)議是人工智能醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際會(huì)議。
MICCAI系列會(huì)議始于1998年，由CVRMed（計(jì)算機(jī)視覺、虛擬現(xiàn)實(shí)和醫(yī)學(xué)機(jī)器人）、MRCAS（醫(yī)學(xué)機(jī)器人和計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)）以及VBC（生物醫(yī)學(xué)計(jì)算的可視化）三個(gè)獨(dú)立會(huì)議合并而成。
在這項(xiàng)研究中，學(xué)生們?cè)O(shè)計(jì)出了一種新算法來輔助診斷大腸癌。大腸癌是一種常見且通常致命的癌癥，但通過早期篩查和切除結(jié)腸息肉是能夠降低其發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的。結(jié)腸鏡檢查是目前技術(shù)下公認(rèn)最有效的結(jié)腸息肉檢測(cè)術(shù)，在大腸癌的早期篩查和預(yù)防中起著不可或缺的作用。然而，由于結(jié)腸息肉大小不一，形態(tài)復(fù)雜，且息肉和腸道粘膜之間的界限不明顯，想要精準(zhǔn)切除息肉仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。
論文提出了一種新型的深度學(xué)習(xí)模型“SSFormer”，在預(yù)防大腸癌的過程中，相較于過去的算法，它在精準(zhǔn)切除息肉這一環(huán)節(jié)的表現(xiàn)更加出色。
擁抱不確定性
數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)專業(yè)負(fù)責(zé)人、人工智能與先進(jìn)計(jì)算學(xué)院教育研發(fā)院主任蘇炯龍博士擔(dān)任了研究團(tuán)隊(duì)的指導(dǎo)老師，團(tuán)隊(duì)中共有兩位本科生和兩位博士生。
團(tuán)隊(duì)成員之一黃麒銘是西浦創(chuàng)業(yè)家學(xué)院（太倉(cāng)）數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的大三學(xué)生，他是論文的第一作者。他說：“我們?cè)趪L試使用多種算法后確定了研究課題。深度學(xué)習(xí)在精準(zhǔn)切除方面取得了很好的效果，也因此很受歡迎，但現(xiàn)有的模型無法處理此前未出現(xiàn)過的結(jié)腸鏡數(shù)據(jù)，即模型無法處理此前沒有學(xué)習(xí)過的數(shù)據(jù)——我們想解決這個(gè)問題，這也給了我們自由探索各種可能的研究途徑的機(jī)會(huì)?！?/p>
“對(duì)我們來說，這種不確定性也是一種挑戰(zhàn)。我們一方面要積極接受這種不確定性所導(dǎo)致的焦慮，另一方面也要從中抓住機(jī)會(huì)。”
在和博士生共事的過程中，黃麒銘的研究能力得到了提升?！八麄?cè)谌斯ぶ悄芎蜕镝t(yī)學(xué)影像研究方面有更豐富的專業(yè)知識(shí)，因此提供了很多理論知識(shí)支持?！?/p>
“我們一起合作完成了可行性分析和報(bào)告。雖然在建立模型時(shí)失敗了很多次，但這項(xiàng)研究是我們?cè)跀?shù)次探索和實(shí)驗(yàn)后得出的最佳結(jié)果?！彼f。
跨學(xué)科研究
在討論未來的研究目標(biāo)時(shí)，黃麒銘著重強(qiáng)調(diào)了人工智能和醫(yī)學(xué)的跨學(xué)科實(shí)用性。
“現(xiàn)存的大多數(shù)文獻(xiàn)都停留在理論階段，經(jīng)過深度研究后，我們發(fā)現(xiàn)這些理論和實(shí)踐之間還有一些差距。這一現(xiàn)象在業(yè)內(nèi)很明顯，很多問題也亟待解決。為此，我想要進(jìn)行更深入的探索，以提升人工智能和醫(yī)學(xué)的跨學(xué)科實(shí)用性。”
今年夏天，黃麒銘將會(huì)前往深圳大學(xué)的一所研究中心開展實(shí)習(xí)，并繼續(xù)研究用人工智能造福醫(yī)療領(lǐng)域的方法。
宋思凡是研究團(tuán)隊(duì)中的博士生之一，此前畢業(yè)于西交利物浦大學(xué)生物科學(xué)系。他表示：“我在本科階段接受過生物科學(xué)系孟佳博士的培訓(xùn)與指導(dǎo)，這為我打開了跨學(xué)科研究的大門。也十分感謝孟老師對(duì)這篇論文給予的幫助。”
蘇炯龍博士表示：“本科學(xué)生能作為第一作者在生物醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表論文是非常罕見的，這項(xiàng)跨學(xué)科研究也是不同學(xué)院之間成功合作的案例?！?/p>
《階段性特征融合：局部引導(dǎo)全局》這項(xiàng)研究將會(huì)被收錄進(jìn)2022年MICCAI會(huì)議論文集中。（記者：王詩(shī)槐 翻譯：肖雨婷 編輯：胡秋辰）
