肝癌是病死率最高的惡性腫瘤之一，我國是肝癌病發(fā)第一大國，每年約有38.3萬人死于肝癌，占全球肝癌死亡病例數(shù)的51%，近年來肝癌的發(fā)病率還在逐漸增高。世界衛(wèi)生組織預(yù)計，如不采取緊急行動提高診療可行性，2015至2030年間中國將有約1000萬人因肝硬化和肝癌死亡。

任務(wù)描述

本賽題基于肝部腹腔強化CT斷層掃描數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的診斷結(jié)果，希望參賽者利用數(shù)據(jù)建模技術(shù)，構(gòu)建基于醫(yī)學(xué)影像的肝癌輔助診斷模型，利用人工智能手段對腹部CT影像進(jìn)行診斷，判斷患者腫瘤的良惡性，以幫助醫(yī)生更加高效地對肝癌患者進(jìn)行篩查。

賽題內(nèi)容和方向

CT具有較高的分辨率，對肝癌的定位和定性診斷價值肯定，已成為常規(guī)檢查項目，是一種安全、創(chuàng)傷較小的檢查方法，診斷符合率可達(dá)到90%以上，對肝癌的診斷及其程度的判斷有重要的臨床意義。

目前醫(yī)生通過CT診斷肝癌患者，主要通過人工核查的方式，對患者的CT切片逐張進(jìn)行核查，診斷效率低，極易發(fā)生誤診、漏診，造成嚴(yán)重的醫(yī)療事故。針對這個問題，本賽題基于健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)提供的肝部腹腔強化CT斷層掃描數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的診斷結(jié)果，希望參賽者利用數(shù)據(jù)建模技術(shù)，構(gòu)建基于醫(yī)學(xué)影像的肝癌輔助診斷模型，并利用人工智能手段對肝癌進(jìn)行診斷，以幫助醫(yī)生更加高效地對肝癌患者進(jìn)行篩查。

賽題價值

福建是肝病和肝癌的高發(fā)區(qū)，以福州建設(shè)國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心為契機，2017年吳孟超院士發(fā)起成立全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)聯(lián)盟，目標(biāo)是將全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)匯聚到福州，共建共享的肝病和肝癌數(shù)據(jù)平臺。

福建醫(yī)科大學(xué)孟超肝膽醫(yī)院作為這個項目的具體建設(shè)單位，已匯聚來自上海東方肝膽外科醫(yī)院、孟超肝膽醫(yī)院及福建肝病醫(yī)聯(lián)體等88家聯(lián)盟單位的數(shù)據(jù)，包含肝癌病例6.2萬例，肝病病例62萬例，形成肝病和肝癌大數(shù)據(jù)平臺。

本次參賽數(shù)據(jù)主要來源于全國肝病和肝癌大數(shù)據(jù)平臺中的肝癌病人CT影像數(shù)據(jù)，并經(jīng)模擬轉(zhuǎn)變而成。包含11601例肝癌病例影像，其中7574例作為訓(xùn)練集，4027例作為測試集。影像數(shù)據(jù)層厚分布為0.6mm-7.5mm。

我們希望通過人工智能技術(shù)，學(xué)習(xí)有經(jīng)驗專家的醫(yī)學(xué)知識，能夠一定程度提高CT診斷疾病的效率和保持診斷的同質(zhì)化，減少因為醫(yī)生個人經(jīng)驗差異造成的人為漏診或誤診，是一種提高診療水平和效率的重要輔助手段，也有助于改善基層醫(yī)療機構(gòu)人才不足的現(xiàn)狀。

賽題難點

雖然在圖像識別領(lǐng)域，已經(jīng)有經(jīng)過驗證的成熟算法，比如深度卷積網(wǎng)絡(luò)（DNN）和遞歸網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)算法，都取得了巨大的成功，但由于醫(yī)學(xué)影像有其獨有的特性，所以這些技術(shù)在肝癌CT影像中的使用還有很多挑戰(zhàn)，本賽題中有以下幾個難點：

1.因患者年齡、性別、生活習(xí)慣、地域等差別，肝的形態(tài)、成分等存在差異，會為病灶的判斷造成系統(tǒng)誤差;

2.肝癌常發(fā)生在肝硬化基礎(chǔ)上，80%以上的肝癌伴有肝硬化，肝硬化影像改變會對肝癌的診斷造成干擾;

3.肝癌的大體形態(tài)有巨塊型、結(jié)節(jié)型、彌散型和小癌型，細(xì)胞形態(tài)有肝細(xì)胞型、膽管細(xì)胞癌和混合型，各種肝癌影像特點差異較大;

4.本賽題所提供的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，各種肝癌的數(shù)據(jù)并不均衡，因此加大了對肝癌的判斷難度。