沈定刚教授：深度学习在医学影像分析中的应用丨2018医学影像AI经典演讲回顾（二）(11) ：沈定刚教授：深度学习在医学影像分析

下面我首先介绍联影智能公司（简称UII）做的一些研究。

第一个是癌症的治疗。医生至少要花几个小时来勾画人的器官。而我们用Deep Learning来勾画，每个器官少于一秒钟就可以完成。同时，我们想用最便宜的GPU实现最贵GPU的性能。因为在联影，手持的设备不可能用很贵的GPU，所以在这个条件下我们必须在保证准确率不下降的情况下，使用最便宜的GPU。我们基于3000个来自不同类型的CT数据（这在影像分析中其实已经是非常大的数据了，很多情况下只有几十个、几百个），这里面有大概一二十个器官，我们将它们全部分割出来，每个器官只需要0.7秒左右。

医学影像必须跟医生很好地结合起来。例如，医生在诊断老年痴呆症时，看脑子不同区域，比如说红点区域，判断脑室有没有长大，海马有没有萎缩，再综合判断这个人有没有患老年痴呆症。基于这样的诊断方式，我们利用神经网络来做训练区域的自动检测，然后利用区域信息和另一个神经网络做老年痴呆症的预测和诊断。如果一个新的病人来看医生，只需采集他的图像，通过训练好的两个神经网络就可做疾病的诊断和预测。如果这个人是轻度智力障碍，我们还可以预测5年后他会不会变成老年痴呆症。