近日，阿里宣布在医疗AI领域取得新进展，继创下肺结节检测、肝结节诊断技术的重大突破后，又攻克了难度系数更高的心血管识别技术。
阿里AI论文被MICCAI 2019提前接收
据介绍，从CTA影像中准确提取心脏冠脉中心线是冠心病诊断的必备条件，也是诊断流程中耗时最多的一环。心脏冠脉几何特性复杂、血管特别细小，容易受到形态相似的静脉血管的干扰。如果出现血管阻塞，还有可能无法提取整根血管。
传统的心脏冠脉中心线提取方法大多存在人工交互多、耗时长等缺点。阿里巴巴提出了判别式冠脉追踪模型。这一模型由三维卷积神经网络构成,充分利用三维空间特征，可从影像中迭代搜索完整血管，且正确区分冠脉与静脉。
在学习了数十万个训练样本后，阿里AI无需人工交互，仅用0.5秒就能提取单根冠脉血管，提取完整冠脉树用时不超过20秒，相比传统方法效率提升近百倍。传统算法需要处理整个影像，阿里AI则能自动忽略冗余信息，大大提高效率。
阿里AI在0.5秒内全自动提取的单根心脏冠脉，医生可从重建的影像上快速发现病灶。右上为血管上的软斑块，右下为钙化斑块。
心血管疾病是世界上致死率最高的人类疾病。心血管疾病诊断的复杂性，导致AI医学影像识别在该领域应用极少。阿里AI能帮医生提升诊疗效率，提高冠心病接诊量。AI辅助医生进行心血管疾病诊断的未来近在咫尺。
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