8月9日消息，在剛剛結(jié)束的ISIC Challenge 2018大賽上，來自美圖影像實(shí)驗(yàn)室MTlab的參賽團(tuán)隊(duì)在皮膚癌病灶分割task1中獲得第一名成績。這是MTlab首次參加ISIC Challenge，病灶分割賽題同時還有騰訊優(yōu)圖、聯(lián)想研究院、新加坡國立大學(xué)、威爾康奈爾醫(yī)學(xué)院、南洋理工大學(xué)等知名科研院所和企業(yè)參加。
ISIC是由國際皮膚數(shù)字成像學(xué)會(ISDIS) 贊助的一個致力于皮膚癌檢測的國際性組織，其主辦的ISIC Challenge大賽專注于皮膚病灶分析和皮膚癌的檢測。該項(xiàng)比賽分為三部分，其中Task 1為病灶分割，Task 2為病灶屬性檢測，Task 3為皮膚病分類，美圖團(tuán)隊(duì)此次獲獎的就是其中的病灶分割部分。此賽題中，參賽團(tuán)隊(duì)使用ISIC提供的皮膚鏡圖像和對應(yīng)的參考標(biāo)注用于機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，并且對不同人體部位的病灶進(jìn)行驗(yàn)證和最終測試;同時今年主辦方加入了更多評測數(shù)據(jù)并對皮膚分割嚴(yán)重錯誤的圖像施加懲罰，使得評測更具實(shí)戰(zhàn)性和挑戰(zhàn)性。
MTlab是美圖公司旗下致力于計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等人工智能(AI)相關(guān)領(lǐng)域研發(fā)的團(tuán)隊(duì)。在兩個多月的時間里，MTlab團(tuán)隊(duì)成員解決了病灶形態(tài)復(fù)雜、人體部位眾多、不同專家參考標(biāo)注差異等難題，僅僅使用2500張圖片數(shù)據(jù)就訓(xùn)練出了效果優(yōu)異的模型。
據(jù)介紹，針對本次的皮膚癌病灶分割比賽，MTlab在其膚質(zhì)檢測技術(shù)積淀的基礎(chǔ)上，對經(jīng)典分割檢測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大膽改進(jìn)整合。MTlab團(tuán)隊(duì)首先使用Faster-RCNN 對病變大致區(qū)域進(jìn)行檢測，并將檢測結(jié)果送入分割網(wǎng)絡(luò)得到精細(xì)分割輪廓;對分割網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)中充分考慮了對病灶的細(xì)節(jié)特征和抽象語義特征的融合，使其能更好的結(jié)合圖像局部全局信息，最終取得了分割精度80.2%的成績(唯一精度在80%以上的隊(duì)伍)，并在80多組參賽隊(duì)伍中獲得冠軍。
此次ISIC Challenge 2018大賽，首次參賽的MTlab就擊敗了來自眾多知名科技公司和科研院所的參賽隊(duì)伍。對此，MTlab負(fù)責(zé)人表示：“自2017年開始，美圖就開始著眼于皮膚分析，并投入了大量資源在算法研發(fā)中。”他同時表示，美圖將繼續(xù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域加大投入，目前美圖美妝提供的測膚服務(wù)中上線了黑頭、皺紋、黑眼圈識別等功能，此次獲勝的技術(shù)也將用于更全面的皮膚問題診斷和修復(fù)產(chǎn)品的推薦中。
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