阿爾茨海默病AI挑戰(zhàn)賽圓滿落幕,華為云助力腦科學(xué)發(fā)展

來源: 華為云
作者:華為云
時間:2021-09-17
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近日,在“世界阿爾茨海默病日(9月21日)”即將來臨之際,由北京郵電大學(xué)、華為云、慧腦云、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會腦圖譜專業(yè)委員會、阿爾茨海默病防治協(xié)會影像學(xué)分會聯(lián)合舉辦的“PRCV 2021阿爾茨海默病分類技術(shù)挑戰(zhàn)賽”成功落下帷幕。

近日,在“世界阿爾茨海默病日(9月21日)”即將來臨之際,由北京郵電大學(xué)、華為云、慧腦云、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會腦圖譜專業(yè)委員會、阿爾茨海默病防治協(xié)會影像學(xué)分會聯(lián)合舉辦的“PRCV 2021阿爾茨海默病分類技術(shù)挑戰(zhàn)賽”成功落下帷幕。

本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識別準(zhǔn)確性,推動腦科學(xué)、醫(yī)學(xué)影像等智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展,促進(jìn)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在智慧醫(yī)療中的落地應(yīng)用。

華為云為本次大賽的參賽者提供了總計超十萬元的云計算資源。同時,大賽優(yōu)勝方案將有機會獲得華為云提供的專項資源來支持項目轉(zhuǎn)化,并集成到“華為云AI腦科學(xué)平臺”腦疾病輔助篩查專區(qū)。

比賽期間,共有373支隊伍1015名選手在華為云AI大賽平臺報名參賽。其中,85%的參賽選手來自國內(nèi)外200余所科研機構(gòu),包括清華大學(xué)、北京大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、北京郵電大學(xué)、牛津大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、多倫多大學(xué)、匹茲堡大學(xué)等,遍布中、美、英、澳、加等7個國家,碩士、博士比例超過半數(shù)。

大賽組委會以測試集上的macro F1-score為依據(jù),對隊伍所提交的模型進(jìn)行評分、排名。經(jīng)評估,來自北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院的“邵世豪-崔慶華導(dǎo)師組”隊伍以0.7033的分?jǐn)?shù)位居第一,奪得冠軍,其余16支隊伍分別獲得季軍、亞軍和優(yōu)秀獎項。組委會將在第四屆中國模式識別與計算機視覺大會(PRCV 2021)期間,于北京國際會議中心舉行大賽頒獎儀式。

作為本次挑戰(zhàn)賽的唯一舉辦平臺,華為云AI大賽平臺公開了從2600位被試者中提取出的經(jīng)脫敏處理的多中心、多腦圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集。

千余名參賽者基于訓(xùn)練集中的灰質(zhì)體積和平均皮層厚度數(shù)據(jù),使用了AAL、Gordon、MIST、Schaefer等腦圖譜,利用華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts的能力,實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)獲取、模型搭建、模型部署,到模型判分等環(huán)節(jié)的一站式開發(fā),探索能夠用于阿爾茨海默病早期診斷的影像學(xué)標(biāo)志,突破腦疾病影像數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀。

后續(xù),基于ModelArts開發(fā)的華為云醫(yī)學(xué)影像和腦科學(xué)平臺,將給廣大用戶提供一系列AI+HPC賦能的腦影像和腦電分析處理模塊,支撐研究及開發(fā)人員在腦疾病篩查、類腦計算、腦機交互等領(lǐng)域的高效創(chuàng)新,助力成果轉(zhuǎn)化。

北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院劉勇教授表示:

本次挑戰(zhàn)賽不僅是PRCV 2021的官方賽事之一,同時也是利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)解決阿爾茨海默病識別問題的一次創(chuàng)新性嘗試,為新技術(shù)在智慧醫(yī)療中的落地與應(yīng)用提供了可參考的有效路徑。這個過程也驗證了基于華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts和腦科學(xué)平臺賦能腦科學(xué)研究的有效性和先進(jìn)性。

冠軍團(tuán)隊代表、北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院博士生邵世豪表示:

從醫(yī)學(xué)角度來看,一個細(xì)胞的分裂、分化乃至衰老,都涉及到極其復(fù)雜的代謝邏輯,這正好與人工智能技術(shù)的所長相符,這次大賽是團(tuán)隊將腦科學(xué)與人工智能技術(shù)結(jié)合的一次成功實踐。

華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts在開發(fā)和部署階段提供了更高的資源配置、更快的讀寫速度,數(shù)據(jù)資源無需在開發(fā)環(huán)境手動掛載即可訪問,方便科研工作者在線上進(jìn)行快速開發(fā);同時提供了更穩(wěn)定的訪問性能,支撐科研工作的可靠性。團(tuán)隊將基于本次賽事的設(shè)計成果,繼續(xù)實驗人工智能與醫(yī)療相結(jié)合的泛化性,希望將人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用于智慧醫(yī)療領(lǐng)域。 

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