成大數(shù)據(jù)所團(tuán)隊(duì) AI肺炎影像判讀競(jìng)賽獲世界第3
↑成大數(shù)據(jù)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(jìng)賽獲世界第三。（圖／成功大學(xué)提供）
國(guó)立成功大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所暨統(tǒng)計(jì)系助理教授許志仲ACVLab團(tuán)隊(duì)，在世界頂尖電腦視覺大會(huì)（ICCV，International Conference on Computer Vision）舉辦的MIA-COV19D競(jìng)賽中，奪得世界第三！ACVLab團(tuán)隊(duì)將AI應(yīng)用於判讀COVID-19電腦斷層掃描影像，以統(tǒng)計(jì)分析理論融合深度學(xué)習(xí)，提出了一套結(jié)合假設(shè)檢定的自適應(yīng)分布學(xué)習(xí)技術(shù)，提出創(chuàng)新解方，進(jìn)行自動(dòng)化分類並有效排除干擾，未來也將分享參賽中使用的訓(xùn)練模型，讓更多人使用並進(jìn)行試驗(yàn)。
新冠肺炎（COVID-19）為全球關(guān)注的問題，疫情肆虐帶來巨大的影響，許多研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)運(yùn)用人工智慧的新冠肺炎自動(dòng)化檢測(cè)進(jìn)行研究，ICCV競(jìng)賽希望依據(jù)胸腔的電腦斷層掃描影像（CT scan）檢測(cè)新冠肺炎反應(yīng)是否為陽性，許志仲帶領(lǐng)成大數(shù)據(jù)所研究生陳冠麟與吳玫萱，透過統(tǒng)計(jì)分析專業(yè)找尋新解方。
↑許志仲仔細(xì)研究每一項(xiàng)數(shù)據(jù)。（圖／成功大學(xué)提供）
這是許志仲團(tuán)隊(duì)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(yuǎn)，需要不同的專業(yè)背景知識(shí)才能順利操作與應(yīng)用。陳冠麟、吳玫萱積極跨域汲取新知，短時(shí)間內(nèi)吸收電腦斷層掃描影像所需的背景知識(shí)，並將醫(yī)療資訊融入本身在統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)，提出富有創(chuàng)意的解決方法。
許志仲指出，在COVID-19病癥的判讀上，目前主流的電腦斷層分類都是將單張影像，由專業(yè)人員手動(dòng)挑出最有價(jià)值的切面進(jìn)行判斷，但MIA-COV19D競(jìng)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(nèi)的斷層資料，參賽團(tuán)隊(duì)面對(duì)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(shù)量不等的難題。
許志仲表示，這次競(jìng)賽ACVLab提出的創(chuàng)新技術(shù)，不只可以自動(dòng)針對(duì)有價(jià)值的胸腔切片進(jìn)行學(xué)習(xí)，還可以利用統(tǒng)計(jì)檢定賦予預(yù)測(cè)結(jié)果可解釋性，有非常高的穩(wěn)定度。奪得世界第三的關(guān)鍵就是提出創(chuàng)新解決方法，讓AI在判讀過程達(dá)成自動(dòng)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(xué)生求知的積極態(tài)度，遠(yuǎn)比比賽得名收穫更大！」許志仲認(rèn)為，臺(tái)灣學(xué)生很好、很努力，但比賽過程卻往往信心不足，經(jīng)過與世界一流的團(tuán)隊(duì)的競(jìng)爭(zhēng)，成員的積極度變高，最終擊敗強(qiáng)敵脫穎而出，榮獲全球第三名，也讓學(xué)生提高自我肯定，自信心和專業(yè)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(shù)據(jù)所能貢獻(xiàn)一己之力，對(duì) COVID-19 的自動(dòng)化檢測(cè)發(fā)展有所助益。ACVLab團(tuán)隊(duì)參與MIA-COV19D競(jìng)賽的精神，在於團(tuán)隊(duì)努力為醫(yī)學(xué)影像處理做出貢獻(xiàn)，提出新解方。
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成功大學(xué)ACVLab許志仲教授ICCV斷層掃描世界第三