科技產業報訂閱
活動+
 

AI Explore Auto AI於MICCAI 2019展現頂尖實力

由國立台灣科技大學醫工所王靖維教授所帶領的團隊影豹科技(AI Explore),推出的AI Explore Auto AI平台能秒速分析全景域病理影像,並藉由少量資料即自動建模,展現世間頂尖AI判讀技術能力,並於MICCAI 2019國際影像競賽PAIP擊敗926個其他國際團隊,展現頂尖精準AI判讀技術實力,目前在全球此領域的排名高居全世界前0.9%。

2019年10月13日至17日,國際頂級醫學影像學術會議MICCAI 2019在深圳舉行。在MICCAI 2019肝癌病理圖像分割國際挑戰賽中(MICCAI PAIP 2019 Challenge:Liver Cancer Segmentation),AI Explore使用少量50筆影像自動建模,產生精準AI模型,擊敗全球926個團隊,更勝過美國pfizer、12sigma tech、美國佛羅里達大學、緬因大學、日本東京大學、韓國浦項工科大學等,排名世界前0.9%。

在MICCAI 2019肝癌病理圖像分割國際挑戰賽中,挑戰的目標是對肝癌病理圖像(WSI)的自動檢測算法進行對比評測,由主辦方測試未公開的WSI病理圖像數據集中分割肝癌組織的精準度。該項比賽吸引來自美國國家實驗室癌症中心、美國西奈山伊坎醫學院、德國漢堡大學醫學中心、香港中文大學、上海交通大學、印度理工學院、阿里巴巴達摩院等900多支隊伍參加。

MICCAI 2019會議是由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society) 舉辦的綜合性國際學術會議,它涉及醫學影像計算(MIC)和計算機輔助介入(CAI)兩個領域,是上述兩個領域的頂級會議。其中,MIC研究方向包括人工智慧、機器學習、圖像分割與配準、計算機輔助診斷、臨床和生物醫學應用。CAI集中在介入部分,包括追蹤和導航、介入式影響、智能醫療手術機器人等。

除MICCAI 2019肝癌病理圖像分割國際挑戰賽,AI Explore亦於2019年4月的世界第二大國際醫療AI競賽IEEE ISBI,使用少量33筆影像自動建模,擊敗全球435個團隊,勝過美國馬里蘭大學、俄羅斯SKYCHAIN、倫敦聖瑪莉大學等歐美頂尖AI團隊,排名世界前1.8%。

 

  •     按讚加入DIGITIMES智慧醫療粉絲團
更多關鍵字報導: AIExplore 人工智慧