近日，由西交利物浦大學西浦創業家學院（太倉）本科生和博士生共同撰寫的論文被頂尖生物醫學會議收錄。
這篇題為《階段性特征融合：局部引導全局》的論文將會在第25屆國際醫學圖像計算和計算機輔助干預會議（MICCAI）上發表，該會議是人工智能醫學成像領域的頂級國際會議。
MICCAI系列會議始于1998年，由CVRMed（計算機視覺、虛擬現實和醫學機器人）、MRCAS（醫學機器人和計算機輔助手術）以及VBC（生物醫學計算的可視化）三個獨立會議合并而成。
在這項研究中，學生們設計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腸息肉是能夠降低其發病風險的。結腸鏡檢查是目前技術下公認最有效的結腸息肉檢測術，在大腸癌的早期篩查和預防中起著不可或缺的作用。然而，由于結腸息肉大小不一，形態復雜，且息肉和腸道粘膜之間的界限不明顯，想要精準切除息肉仍然是一個挑戰。
論文提出了一種新型的深度學習模型“SSFormer”，在預防大腸癌的過程中，相較于過去的算法，它在精準切除息肉這一環節的表現更加出色。
擁抱不確定性
數據科學與大數據專業負責人、人工智能與先進計算學院教育研發院主任蘇炯龍博士擔任了研究團隊的指導老師，團隊中共有兩位本科生和兩位博士生。
團隊成員之一黃麒銘是西浦創業家學院（太倉）數據科學與大數據技術專業的大三學生，他是論文的第一作者。他說：“我們在嘗試使用多種算法后確定了研究課題。深度學習在精準切除方面取得了很好的效果，也因此很受歡迎，但現有的模型無法處理此前未出現過的結腸鏡數據，即模型無法處理此前沒有學習過的數據——我們想解決這個問題，這也給了我們自由探索各種可能的研究途徑的機會?！?/p>
“對我們來說，這種不確定性也是一種挑戰。我們一方面要積極接受這種不確定性所導致的焦慮，另一方面也要從中抓住機會?！?/p>
在和博士生共事的過程中，黃麒銘的研究能力得到了提升?！八麄冊谌斯ぶ悄芎蜕镝t學影像研究方面有更豐富的專業知識，因此提供了很多理論知識支持?！?/p>
“我們一起合作完成了可行性分析和報告。雖然在建立模型時失敗了很多次，但這項研究是我們在數次探索和實驗后得出的最佳結果?！彼f。
跨學科研究
在討論未來的研究目標時，黃麒銘著重強調了人工智能和醫學的跨學科實用性。
“現存的大多數文獻都停留在理論階段，經過深度研究后，我們發現這些理論和實踐之間還有一些差距。這一現象在業內很明顯，很多問題也亟待解決。為此，我想要進行更深入的探索，以提升人工智能和醫學的跨學科實用性?！?/p>
今年夏天，黃麒銘將會前往深圳大學的一所研究中心開展實習，并繼續研究用人工智能造福醫療領域的方法。
宋思凡是研究團隊中的博士生之一，此前畢業于西交利物浦大學生物科學系。他表示：“我在本科階段接受過生物科學系孟佳博士的培訓與指導，這為我打開了跨學科研究的大門。也十分感謝孟老師對這篇論文給予的幫助?！?/p>
蘇炯龍博士表示：“本科學生能作為第一作者在生物醫學成像領域的頂級會議上發表論文是非常罕見的，這項跨學科研究也是不同學院之間成功合作的案例?！?/p>
《階段性特征融合：局部引導全局》這項研究將會被收錄進2022年MICCAI會議論文集中。（記者：王詩槐 翻譯：肖雨婷 編輯：胡秋辰）
