RFID固定资产管理系统百度发布全新肿瘤识别AI算法 正确率超专业病理大夫

百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法，将肿瘤识别定位正确率大幅进步。在公开数据集Camelyon16大赛测试集上，该算法的肿瘤定位FROC分数达到0.8096，超过专业病理大夫水平，以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。

据介绍，除了病理学切片分析方面的研究，百度还在积极探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能问诊等其他一些医疗领域的应用。

一向以来，病理切片分析都是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验雄厚的病理大夫来说，病理切片的阅片流程也十分困难复杂。细致的阅读病理切片，且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶，如同大海捞针，是一项十分复杂和耗时的义务。为了帮助病理大夫更有用的阅读病理切片，研究人员提出了很多深度学习算法，来展望病理切片中的肿瘤细胞区域。

百度研究院提出一种全新的深度学习算法，一次性输入一组3x3的图块，并联合展望每一张图块是否有肿瘤区域。图块之间的空间关系可以通过一种名为“条件随机场”的概率图模型来模仿。整套算法框架可以在GPU上进行端到端的训练，而不需任何后处理的步骤。

同时，百度研究院也在Github上开源了整套算法代码，以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究，促进人工智能在医学图像分析领域取得更加长足的发展。