日前，在西安举行的2019年第三届图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM 2019）的骨盆MR影像骨骼肌肉分割挑战赛中, 由自动化学院徐军教授担任指导教师，闫朝阳、鲁浩达、王雷等同学组成的参赛队以性能第一、综合第一的成绩，获得竞赛第一名(一等奖)。

ISICDM自2017年创立以来，被称为“世界级的理工医跨学科交流盛宴”。本届研讨会邀请了信息科学、数学和医学等领域的国内外知名学者作特邀报告，包括美国耶鲁大学医学院、医学图像领域顶级期刊Medical Image Analysis杂志的主编James Duncan教授；美国工程院院士，美国范德堡大学教授，医学图像领域顶级期刊Magnetic Resonance Imaging杂志主编 John C. Core教授；美国Rutgers大学Dimitris Metaxas教授；美国北卡教堂山的沈定刚教授等国际顶尖教授，以及西安交通大学徐宗本院士，我国医学图像领域的顶尖教授等。同时会议还组织了一批工作在临床一线，有丰富的科研与临床经验的医生和理工科专家学者，作跨学科的科普讲座与前沿学术报告。

本次会议充分体现了理、工、医学科交叉特色，进一步促进了理、工、医多领域研究成果的交流与合作。自2018年起, 会议设立挑战赛, 经热身赛、排位赛、决赛和现场演示等环节，最终评选出各组别的一等奖一名、二等奖两名和三等奖三名。参加本次挑战赛各组别比赛的队伍来自上海交大、同济大学、电子科技大学、重庆大学、上海大学、南方科技大学、香港浸会大学等几十所国内外顶尖高校。

随着近年来深度学习技术的推动，以及数字医疗成像设备的进步和影像组学等领域的发展，针对骨盆MR影像进行复杂的骨盆内多类三维骨骼和肌肉准确分割成为了可能。我们参加的骨盆MR影像骨骼肌肉分割挑战赛的目标是进行人体骨盆位置的骨骼和肌肉同时全自动三维分割。肌肉和骨骼在人体整体结构的作用相当于“框架”，对这些结构进行自动的分割和识别，并在此基础进行个性化的三维重建后，可以构成数字人体的重要基础框架，在进行个体化诊断和治疗将能起到重要的作用，比如放疗的位置参考、手术的计划或者术中的导航、肌肉或骨骼疾病的动态监测等。本分割的任务复杂(骨骼和肌肉一共有28类)，并且是三维分割任务，因此对算法具有较大的挑战性。比赛采用了临床真实数据，兼具专业性和实战性。比赛的所有数据标签均经初级医生首次勾画，中级医生二次修正，高级医生三次确认。排位赛与决赛均为现场比赛，避免了传统挑战赛中参赛者通过反复提交结果刷分数的弊端。决赛阶段的评委包括算法专家、影像科医生与企业代表。

为了保证本次竞赛的公平性，这次挑战赛的评委由医学影像分割算法的权威电子科技大学的李纯明教授，南方科技大学唐晓颖教授，以及北京协和医院的陆菁菁主任等理、工、医多学科专家组成。评委们不仅依据定量的准确性结果，而且还从医生临床工作经验的角度，依据算法的速度和性能的综合的结果，给出最终综合排名，排名最高者为冠军。

本次骨盆内骨骼肌肉分割挑战赛的难点在于，相比于正常的器官，骨骼和肌肉没有固定的形状、大小和纹理，并且种类繁多——骨骼和肌肉共计28类。同时训练数据极其少，只有8例训练样本，这对我们的骨盆MR影像中骨骼和肌肉的分割的深度三维分割算法具有很大的挑战。针对这一问题，我们团队精心设计了有效的三维自动分割方法，使得骨盆内骨骼和肌肉均达到较高的精度。不仅算法的精度在小组内排名第一，我们的测试速度也非常快，我们比赛时用笔记本电脑与其他团队的大型机进行竞赛，速度还是达到小组第一的水平，并获得了综合一等奖。

团队成员闫朝阳、鲁浩达、王雷等同学在近一个月的比赛过程中，冒着酷暑，积极应战。天道酬勤，这次能在众多参赛队伍中脱颖而出，参赛队员和实验室团队的辛苦付出得到了回报。

参赛队隶属于江苏省大数据分析技术重点实验室，徐军教授所带领的医学人工智能团队，团队主要致力于综合影像、病理、基因与蛋白、临床文本信息等多模态数据，研究与开发面向影像和常规病理切片的定量图像分析、模式识别、机器学习、计算机视觉等先进的人工智能方法，并运用这些方法研究疾病的自动检测、诊断、预测和预后系统，并期望这些研究成果未来能够辅助医生进一步改善疾病的预防、诊断及治疗。通过比赛，队员们不仅锻炼了自身的算法和编程水平，也学习到了其他组算法中的优点。

比赛成绩揭晓后，不少学校、医院和企业向本团队表示了祝贺，并表达了合作愿望。队员们将以这次比赛作为新的起点，继续深入这方面的研究和探索，争取发表高质量的论文，并在产学研一体化方面取得新进展。

颁奖

现场答辩

最佳性能奖

综合一等奖