近年來，在人工智能的各大產業中，醫療加人工智能方向已然成為矚目焦點，備受關注。人工智能在醫療中的應用能夠有效緩解我國醫療資源嚴重短缺、分布失衡的現狀，提高醫療系統的運行效率，甚至推動整個醫療行業的變革。
近日，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所醫學影像室高欣、簡俊明、夏威等人提出了一種基于全卷積神經網絡（FCN）的結直腸癌T2加權MRI圖像分割方法。相關成果發表于《澳大利亞醫學物理與工程科學》。
高欣表示，結直腸癌是全球第三大癌癥，其年標化發病率為0.41‰，死亡率為0.15‰。“如果在早期得到確診并且接受正確治療，結直腸癌患者的五年生存率高達90%。而一旦癌細胞擴散到結直腸外，患者的五年生存率迅速下降。因此，結直腸癌的早診斷、早治療是極其重要的。”高欣說。
結直腸癌病灶的分割是術前預測、分期和療效評估等工作的基礎。由于癌癥病灶與正常組織之間的邊界模糊，傳統方法很難實現精確地自動分割，國際上的相關研究很少。臨床上常用的手動或半自動的分割方法極其煩瑣、耗時，且高度依賴于操作者。
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腸癌多組學研究成果發布 結直腸癌被稱為“沉默殺手”，全球每年結直腸癌新增病例約190萬例，發病率居所有癌癥第三位。更可怕的是，約20%的患者在確診時已發生轉移，其死亡率更是高居各類癌癥第二位......
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