重磅：国际顶级期刊（IEEE JBHI）发表湘雅医院与慧维智能在消化内镜人工智能领域最新研究成果

   近日，中南大学湘雅医院消化科主任刘小伟教授团队和慧维智能科研团队合作研发的重磅成果在国际顶级期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》（简称IEEE JBHI）发表，该成果聚焦于结肠镜检查中的息肉实例分割（Instance Segmentation Models and Systems for Polyp Segmentation in Colonoscopy）,在该论文中，团队提出了全新的深度学习算法和系统，以及相应的计算架构。该系统可实现对肠镜视频中息肉的实时检测和精准定位。文中所用方法能准确识别不同大小，形状，和纹理的息肉，对扁平息肉和微小息肉效果尤佳，在各种复杂背景之下（比如模糊背景，肠壁反光，肠道内泡沫，异物遮挡等）仍能准确识别和定位息肉，系统的准确率和召回率高达99.36%和96.44%，性能为当前全球最佳。基于该算法和系统的人工智能辅助诊断技术有助于提高结直肠癌（CRC）癌前病变检出率，尤其适用于基层单位及操作经验不足的医师，在结肠镜检查领域有显著的临床应用价值。

   结直肠癌(colorectal cancer, CRC)是一种常见的致命性疾病，根据WHO的数据库，在全球范围内，CRC分别是男性和女性中最常诊断的第三大和第二大癌症。预防结直肠癌最有效的方法是在结直肠癌早期使用结肠镜来检测和去除早癌病变。大量医学研究表明，早期筛查和去除息肉能够有效降低结直肠癌的死亡率。目前，结肠镜检查是临床中最主要的息肉检测方法，传统的结肠镜检查和诊断方式是医生通过肉眼检查结肠镜影像，结合医生经验来判断是否有息肉。该方式存在以下两个问题：第一：漏诊或难判发生率较高。资料显示，中国的肠息肉漏诊率约为20%~30%，据广东省深圳市第五人民医院在2013年统计的临床数据：250例患者共发现息肉743枚,其中有76例漏诊息肉共计144枚，息肉患者漏诊率为30.4%（144/250）,息肉总体漏诊率为19.39%（144/743）。结肠息肉表现出不同的大小、方向、颜色和纹理的特征，同时，背景中可能出现皱纹、褶皱、气泡和食物残渣等给息肉判断带来很大的困难。第二：效率低导致医疗资源紧张。当发现的息肉不明显时，医生检查过程中就不得不停留观察，导致诊断时间加长。一个消化科内镜医生每天需要完成20个以上的内镜检查，即使每个检测只用25分钟，也需要 9个小时才能完成，内镜医生每天还至少有半天的门诊，负荷极大。而基于人工智能的计算机辅助诊断技术有望极大缓解这两个问题。目前国内外多项临床试验和观察都证明，基于人工智能辅助的结肠镜检查能够明显提高肠镜医生的腺瘤检出率和息肉检出率。2022年1月份，AI辅助诊断技术在肠镜检查领域的重要作用已经写入由中华医学会和中国医师学会推荐的临床指南和专家共识。从2019年开始，湘雅医院刘小伟主任团队和慧维智能科研团队一直在深度合作，迄今为止，联合团队已经在人工智能辅助诊疗方面取得一系列原创性成果，包括本次发表的国际顶级期刊论文。未来将有更多的成果陆续发表。

   IEEE JBHI是计算机科学和信息系统领域的领衔期刊之一，主要聚焦于交叉学科和生物医学与健康应用。该期刊论文必须包含信息系统的理论分析、方法、技术发展和/或新的临床应用方面的原创内容，是生物医学和健康信息学领域的TOP期刊，在全球27种医学信息学(Medical Informatics)SCI收录期刊中排名第1(TOP1)；全球59种数学与计算生物学(Mathematical & Computational Biology) SCI收录期刊中排名第5(TOP5)；中科院Medical Informatics和Mathematical & Computational Biology小类一区，影响因子5.772。

关于IEEE：

   IEEE( 全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers)电气和电子工程师协会，是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，是目前全球最大的非营利性专业技术学会。IEEE致力于电气、电子、计算机工程和与科学有关的领域的开发和研究，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域已制定了900多个行业标准，现已发展成为具有较大影响力的国际学术组织。