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国际医学影像顶级会议ISBI举办的IDRiD眼底图分析竞赛2018年4月5日公布成绩，盛斌副教授课题组为主要代表的DeepDR团队(上海交通大学，上海市第六人民医院，美国佛罗里达大学联队)，在最难的视盘检测及黄斑中心检测上分别取得全球总冠军的佳绩。这是交大计算机系研究团队在医学影像领域的又一突破，进一步凸显了上海交通大学计算机科学与工程系在医学人工智能技术上的实力。
ISBI 2018作为生物医学工程领域三大顶级学术会议之一，该会享有很高的国际学术声誉。糖尿病视网膜病变（以下简称为糖网病）是眼科常见的致盲性疾病，是由糖尿病引起的一种严重并发症，具有很高的发病率。早期若能及时发现与治疗可以极大地降低视力丧失的风险，对糖尿病患者的视力预后至关重要。糖网病早诊早治所带来的重要临床意义，使其成为“人工智能+医疗”的研究热点。在这样一股热潮下，The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)举办了糖尿病视网膜病变分割与分级挑战赛（IDRiD），吸引了北卡来罗纳大学、新加坡国立大学、科大讯飞、北京大学、浙江大学、三星研究所等数十家国内外高校及研究机构的参与。此次比赛共分为病灶分割、疾病分级、视神经盘与黄斑中心凹检测三个子比赛项目，上海交通大学DeepDR团队最终获得视神经盘与黄斑中心检测子比赛的两项任务的全球总冠军，也是全部参赛队伍中唯一同时获得两项全球冠军的队伍。
上海交通大学计算机科学与工程系盛斌副教授团队与中华医学会糖尿病学分会合作研发DeepDR技术，利用深度学习实现糖尿病视网膜病变智能辅助诊断，瞄准中国和世界范围内的最大慢病人群——糖尿病患者人群的精准筛查与防治痛点。糖尿病患者在中国数量超过1亿，随着老龄化进程有进一步扩大趋势，此外亦有数亿具有潜在患病风险人群。通过人工智能技术辅助筛查，诊断，与防治糖尿病人群在中国已势在必行，DeepDR这一具有中国特色，世界领先的糖尿病视网膜病变智能辅助诊断解决方案凝聚上海交通大学与上海市第六人民医院的多年合作结晶，并已经在若干医院实现落地应用。该方案通过深度学习和强化学习实现了对于眼底图像的自动判片和辅助诊断功能，极大降低了基层医院医生的诊断难度和工作负荷，开辟了糖尿病的慢病管理以及精准防控的新路径，得到了中华医学会糖尿病学分会的认可与支持。
撰稿：盛斌
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