近日，医学图像计算与计算机辅助介入国际会议MICCAI 2020因疫情影响在线举行。该会议聚焦于人工智能在医学图像自动分析中的应用，以辅助智能化疾病诊断和治疗，是医学影像人工智能领域的国际顶级会议。该会议除了展示领域内最新研究成果外，还因举办面向各种医学图像智能分析场景的国际挑战赛而受到全球研究者和业界的广泛关注。10月4日，智慧医疗实验室翟书唯、郭栋、付浩等同学在王国泰老师的指导下，分别在MICCAI 2020心肌病灶分割(MyoPS)、手术视频中的场景分割(EndoVis)两个比赛中斩获国际冠军，在脑部肿瘤图像多器官分割(ABCs)比赛中斩获国际亚军。

心肌病灶分割挑战赛（MyoPS 2020）旨在利用多模态磁共振图像对心肌病变进行诊断，而可靠的诊断离不开对病灶区域的精确分割，因此MyoPS比赛的分割任务中要求参赛者利用人工智能算法从多模态心脏磁共振图像中分割出左心室正常心肌、心肌疤痕和心肌水肿区域，从而为病人的诊断和治疗决策提供定量依据。

这项比赛吸引了来自复旦大学，西北工业大学，加州大学洛杉矶分校，爱丁堡大学等国内外16支队伍参加。本实验室翟书唯，顾然和雷文辉同学代表电子科技大学参赛，提出一种级联卷积神经网络的方法，并以明显的优势夺得该项比赛冠军。

EndoVis 2020挑战赛旨在从白内障手术视频中进行场景分割，完成对多种手术器械及病人组织的自动分割，从而实现计算机对视频的场景理解，这对于计算机辅助干预和手术过程的术后分析至关重要。该挑战赛包含三个子任务，即分别从手术视频中分割出8类、17类和25类物体，由于物体种类多、不同物体具有一定相似性等，准确地分割较为困难。

该比赛吸引了十余只国际知名队伍同台竞技，参赛单位包括中科院自动化所, 厦门大学, 伦敦国王学院, 新加坡国立大学等。智慧医疗实验室郭栋、王璐、杨硕崛同学(队伍名为luck)以一种基于高分辨率神经网络的方法夺得该比赛8类分割任务中的冠军，这是继他们在EndoVis 2019比赛子任务中取得第一名后，又一次夺得国际冠军。

脑部肿瘤图像多器官分割（ABCs）挑战赛旨在利用CT与多模态核磁共振图像分割出大脑中阻碍肿瘤扩散的组织以及需要避开辐射的器官，以辅助确认神经胶质瘤区域并对放疗方案做出优化。在该分割任务中，参赛者需要从多模态头部CT及磁共振图像中分割出15种器官及组织，由于各类器官形态大小差异较大，且在不同模态中表现出不同信息，准确分割所有器官任务难度较大。

该比赛吸引了包括德克萨斯大学安德森分校、上海交通大学，华中科技大学等20余只国际知名队伍参加。智慧医疗实验室付浩、刘保生、雷文辉、梅昊陈同学(队伍名为HILab)以一种基于级联神经网络的方法夺得该比赛的亚军。