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成大數據所團隊 AI肺炎影像判讀競賽獲世界第三

文/許子玥、陳宏瑞 圖/許志仲、陳宏瑞

 

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成大數據所助理教授許志仲(中)和研究生陳冠麟(右)與吳玫萱(左)在AI肺炎影像判讀競賽獲世界第三

 

國立成功大學數據科學研究所暨統計系助理教授許志仲ACVLab團隊,在世界頂尖電腦視覺大會(ICCV,International Conference on Computer Vision)舉辦的MIA-COV19D競賽中,奪得世界第三!ACVLab團隊將AI應用於判讀COVID-19電腦斷層掃描影像,以統計分析理論融合深度學習,提出了一套結合假設檢定的自適應分布學習技術,提出創新解方,進行自動化分類並有效排除干擾,未來也將分享參賽中使用的訓練模型,讓更多人使用並進行試驗。

 

新冠肺炎(COVID-19)為全球關注的問題,疫情肆虐帶來巨大的影響,許多研究團隊針對運用人工智慧的新冠肺炎自動化檢測進行研究,ICCV競賽希望依據胸腔的電腦斷層掃描影像(CT scan)檢測新冠肺炎反應是否為陽性,許志仲帶領成大數據所研究生陳冠麟與吳玫萱,透過統計分析專業找尋新解方。

 

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許志仲仔細研究每一項數據

 

這是許志仲團隊第一次接觸電腦斷層掃描影像,許志仲表示,電腦斷層掃描影像與一般RGB影像差異甚遠,需要不同的專業背景知識才能順利操作與應用。陳冠麟、吳玫萱積極跨域汲取新知,短時間內吸收電腦斷層掃描影像所需的背景知識,並將醫療資訊融入本身在統計領域的專業,提出富有創意的解決方法。

 

許志仲指出,在COVID-19病症的判讀上,目前主流的電腦斷層分類都是將單張影像,由專業人員手動挑出最有價值的切面進行判斷,但MIA-COV19D競賽所使用的資料不只單張切面影像,而是處理整組立方體內的斷層資料,參賽團隊面對的不僅是龐大的資料,還必須解決每組電腦斷層影像的解析度與切片數量不等的難題。

 

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ACVLab團隊拿下世界第三的佳績

 

許志仲表示,這次競賽ACVLab提出的創新技術,不只可以自動針對有價值的胸腔切片進行學習,還可以利用統計檢定賦予預測結果可解釋性,有非常高的穩定度。奪得世界第三的關鍵就是提出創新解決方法,讓AI在判讀過程達成自動化分類,並可排除多餘不重要切面影像,避免過多資料重疊干擾。

 

「學生求知的積極態度,遠比比賽得名收穫更大!」許志仲認為,台灣學生很好、很努力,但比賽過程卻往往信心不足,經過與世界一流的團隊的競爭,成員的積極度變高,最終擊敗強敵脫穎而出,榮獲全球第三名,也讓學生提高自我肯定,自信心和專業都更上層樓,可說是最大的收穫。

 

許志仲說,世界疫情肆虐的情況下,希望成大數據所能貢獻一己之力,對COVID-19的自動化檢測發展有所助益。ACVLab團隊參與MIA-COV19D競賽的精神,在於團隊努力為醫學影像處理做出貢獻,提出新解方。

維護單位: 新聞中心
更新日期: 2021-07-27
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