10月13日，國際頂級人工智能醫(yī)學影像學術會議MICCAI 2019在深圳正式召開。該會議為世界醫(yī)學影像分析領域的前沿風向標，具有引領該領域的未來發(fā)展方向的重要作用，具有極高的國際影響力和學術價值。
在此次會議中，碼隆科技研究成果《雙流金字塔配準網絡(Dual-Stream Pyramid Registration Network)》作為口頭報告論文(Oral Paper)被大會接收。據悉，國內外大部分知名AI和醫(yī)療相關的企業(yè)都參加了這次MICCAI，本次大會一共入選六篇企業(yè)口頭報告論文，錄取率約為3%。 在大會現場，碼隆科技研究員作為僅有的六位工業(yè)界代表之一進行了研究成果分享。
碼隆科技在MICCAI 2019分享口頭報告論文
該論文中，碼隆科技提出了一種無監(jiān)督的3D醫(yī)學圖像配準的雙流金字塔配準網絡(即Dual-PRNet)。與最近基于CNN的配準方法(例如Voxel-Morph)，即采用單流卷積網絡預測單個形變場有所不同，研究者設計了一種能夠從特征金字塔中預測多尺度配準形變場的雙流結構，大幅度優(yōu)化了配準效果。
Dual-PRNet架構展示
碼隆科技的貢獻主要有兩個方面：首先，該研究設計了一個雙流3D編碼/解碼特征提取網絡，該網絡針對兩個3D輸入圖像分別提取兩個卷積特征金字塔，有效地得到了圖像的多尺度深度特征表示;第二，該論文提出了一個金字塔配準模塊，該模塊能夠直接從解碼特征金字塔中預測多尺度的形變場。通過多個形變場從粗到細的逐步疊加，模型融合了多尺度的形變信息，使模型既能配準兩個3D圖像之間的大尺度形變，又能有效處理圖像的精細結構。研究者Dual-PRNet在兩個腦部MRI配準的數據集LPBA40、Mindboggle101上進行了評估測試，均取得了最佳效果。
Dual-PRNet在標準基準之一LPBA40上進行評估，取得了最佳效果
該研究成果主要應用于腦部MRI配準領域，對現有醫(yī)療成像配準表現有大幅度提升。與此同時，基于同樣的基礎科學研究，相關核心算法也可以拓展應用于其他圖像識別場景之中。最新研究成果顯示，該雙流金字塔配準網絡對商品圖像生成效果同樣提升顯著，比如服裝這樣的柔性物體，相關研究成果論文已被計算機視覺頂級會議ICCV 2019接收。
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