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人工智能眼底筛查研究

发布时间: 2022-11-28

来源: 试点城市(园区)

基本信息

合作方式: 技术服务
成果类型: 新技术
行业领域:
生物与新医药技术,新一代信息技术产业,医疗仪器技术、设备与医学专用软件,人工智能
成果介绍
南开大学智能计算系统(NKiCS)研究室李涛教授研究团队基于天河系列超级计算机资源,利用深度学习技术对彩色眼底图像进行分析,作为医生的辅助诊断手段,使用人工智能技术辅助医生进行眼底筛查,降低筛查时间成本,提高医生筛查效率,增加大规模眼底筛查普及程度。此项成果对医疗行业的发展、推动智慧医疗有着重大的意义。
成果亮点
针对医疗数据集获取难度大、标注成本高等问题,南开大学智能计算系统(NKiCS)研究室李涛教授研究团队联合北京上工医信科技有限公司、中国微循环学会、同仁医院眼科专家组等,共同从来自全国26个省份,近500家临床医院的160多万张眼底图像库中,通过专业人员抽取、眼科专家标注、计算机专家建模评测,发布了面向糖尿病视网膜病变分类和病变点分割的数据集OIA-DDR,以及基于眼底图像的多类型病变分类的数据集OIA-ODIR。是我国目前最大的公开眼底图像数据集。 该团队针对OIA-ODIR数据集的特点搭建了一个用于多标签分类的基准网络结构。针对基准网络结构的深度和宽度,实验显示单纯地增加网络的深度并不能为多标签分类任务带来明显的性能提升,而适当地增加网络的宽度,在一定程度上可以融合不同疾病的特征,可以为多标签分类任务带来较好的性能提升。该成果发表在A Benchmark of Ocular Disease Intelligent Recognition: One Shot for Multi-disease Detection, Bench 2020。
团队介绍
上述研究工作得到了国家自然科学基金和天津市自然科学重点基金项目资助。论文的计算工作得到了国家超级计算天津中心(天津超算中心)的大力支持。 天津超算中心已服务全国超30个省级行政区的8000余家重点用户,涉及航空航天、生物医药、高端装备、汽车、气候海洋、新材料、新能源等诸多领域,形成“算天、算地、算人、大科学、大工程”的“计算驱动创新”服务模式,并打造了涵盖40家战略合作机构、20家产业联盟、18家联合实验室、10余家分中心、1个专业化服务团队的产学研融合创新体系,聚集了百余家生态伙伴,累计支持国家重大项目4000余项,取得国家级、省部级奖励成果和包括Nature、Science在内出版成果超过3600项,为企业新增经济效益超过160亿元,全面支撑科技创新和产业发展。
成果资料