邃蓝智能：勾画靶区是CT图像的所有切片

“穗兰智能”成立于2017年9月，目前主要产品包括肿瘤放疗靶区智能勾画系统、肺部小结节AI筛查及精细化识别全流程解决方案； 现已与上海市第一人民政府医院、新华医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学附属第六医院、北京301等顶级三级医院达成合作科研合作。

据素兰智能联合创始人兼CEO王立勇介绍，每年有超过60万人被诊断出患有头颈癌，大多数人会选择接受放射治疗； 但头颈部重要器官集中，解剖关系复杂。 如果治疗前不仔细隔离患者，放疗过程中周围组织可能会受到严重损伤，这需要极高的精确度来圈定靶区和计算剂量。

为此，公司联合腾讯医疗AI实验室和加州大学提出了深度学习模型——器官神经网络（Organ ）。 它输入头颈部 CT 图像的所有切片，可以立即生成所有危险器官的预测结果。 因此，该模型可以快速对整个CT的所有切片进行全自动器官分割，并在不到1秒的时间内完成整个头颈部CT中危险器官的轮廓，而不需要复杂的预处理和后处理。加工。 处理。

绿色是医生的注释，红色是器官神经网络预测，黄色表示两者重叠。

测试结果显示，与（医学图像分析大会）竞赛中的最佳方法相比，器官神经网络算法的Dice指标平均提高了3.3%——完整完成整幅图像只需要0.12秒。 CT 图像的分割。 目前，这一成果已发表在国际权威期刊《》（2018年11月12日）上。

演示结果：左边是医生的注释，右边是器官神经网络预测结果。

不过，王立勇表示，目前合作医院部署的产品模型在论文的基础上更进一步，优化了分析系统GPU的兼容性，即算法也可以在低级GPU工作站上实现，为今后县域推广铺平道路。 一级医院奠定基础。

事实上，在放疗靶区勾画领域，联欣医疗、百视、慧软等都有产品布局。 王立勇指出，“头颈部危及器官轮廓的算法建模是最难的ce加速器，但同时也是最容易实现产品标准化的。在这一点上我们已经取得了突破，其他产品的功能扩展也会显得很熟悉。”

据介绍，其算法设计和训练均来自实际临床数据。 目前，该算法已应用于头颈部28个部位的危险器官勾画。 至于商业落地计划，王立勇表示，穗兰智能已与腾讯、放疗集成服务商洽谈合作，打包软件出售，并探索与国际知名直线加速器制造商的合作。 他们还将在明年初开始申请CFDA三类器械注册证书（FDA和CE注册也将在未来推出）。

此外，素兰智能还推出了AI筛查、精细化识别肺部小结节的全流程解决方案。 团队高级战略顾问孙志军介绍，该解决方案可以在高分辨率扫描的前提下，直接识别结节的类型及其良恶性属性，并提供辅助诊疗方案，简化临床路径。 据悉，其肺结节智能诊断解决方案荣获天池医疗人工智能大赛第一名。

事实上，随着AI医疗赛道的发展，业界已达成共识：优势资源正在向龙头企业聚集，行业正在加速洗牌； 而赶上资本寒冬，对于布局稍晚的初创公司来说，现在可能是一段艰难的时期。 时间。 对此，王立勇表示，差异化的产品布局将是公司的主要策略。 他认为临床还有很多需求和痛点，AI能做的事情还有很多。 素兰智能将继续针对大多数企业的“盲点”做深入研究，比如强直性脊柱炎的MR人工智能识别。 诊断系统、全自动网织红细胞、外周血细胞推片及智能读片一体机等。

最后，我来介绍一下团队。 联合创始人兼首席科学家谢晓辉博士是加州大学欧文分校计算机科学系终身教授。 他在人工智能领域的H指数科学家领域排名第46位。 他拥有麻省理工学院博士学位和哈佛大学博士后研究员。 学习与生物信息学实验室（MLB）主任，Chao癌症中心成员； 联合创始人兼CEO王立勇毕业于复旦大学生物系，香港大学MBA。 拥有20多年生物医药领域运营经验； 联合创始人兼研发总监曾亮是清华大学电子工程系博士研究生，主要从事计算机统计建模和人工智能研究。 今年入选2018福布斯中国“30 Under 30”榜单； 首席医学官孙志军在医疗行业担任高级管理人员多年。 在放射影像方面拥有丰富的经验。

据了解，穗兰智能已获得奇凯投资领投的数千万元Pre-A轮融资。 去年获得赛盛投资天使投资，预计明年上半年启动A轮融资。