基于人工智能的结直肠癌研究获进展

近年来，在人工智能的各大产业中，医疗加人工智能方向已然成为瞩目焦点，备受关注。人工智能在医疗中的应用能够有效缓解我国医疗资源严重短缺、分布失衡的现状，提高医疗系统的运行效率，甚至推动整个医疗行业的变革。

近日，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室高欣、简俊明、夏威等人提出了一种基于全卷积神经网络（FCN）的结直肠癌T2加权MRI图像分割方法。相关成果发表于《澳大利亚医学物理与工程科学》。

高欣表示，结直肠癌是全球第三大癌症，其年标化发病率为0.41‰，死亡率为0.15‰。“如果在早期得到确诊并且接受正确治疗，结直肠癌患者的五年生存率高达90%。而一旦癌细胞扩散到结直肠外，患者的五年生存率迅速下降。因此，结直肠癌的早诊断、早治疗是极其重要的。”高欣说。

结直肠癌病灶的分割是术前预测、分期和疗效评估等工作的基础。由于癌症病灶与正常组织之间的边界模糊，传统方法很难实现精确地自动分割，国际上的相关研究很少。临床上常用的手动或半自动的分割方法极其烦琐、耗时，且高度依赖于操作者。