雷锋网消息，10月26日上午8：30分，由中国计算机学会（CCF）主办，福州市人民政府、福州大学承办，福建师范大学、福建工程学院协办的中国计算机大会（CNCC）在福州海峡国际会展中心隆重召开。雷锋网作为独家战略合作媒体对本次会议进行全程报道。
雷锋网了解到，本次大会主题是“人工智能改变世界（AIChangestheWorld）”，共邀请近十位院士、余位国内外计算机领域知名专家、著名国际国内IT企业家到会演讲。会议包括14个特邀报告、2场大会论坛、40余场前沿技术论坛及30余场特色活动，同期举办科技成果展，汇聚80余家企业参展。大会已连续举办13届，此次参会规模也是迄今为止最大、人数最多的一次，共计有近家企事业单位，超过名专业人士参会参展。
“深度学习与医疗影像分析”的分论坛在当天下午举行。本次论坛主席由中南大学邹北骥教授、中科院赵地教授共同担任。据雷锋网了解，该主题论坛是CNCC历年来首次设置。福州大学的余轮教授、苏州大学的陈新建教授、中南大学的邹北骥教授、赵于前教授、浙江大学的吴健教授、中国科学院自动化研究所的何晖光教授、西北工业大学的夏勇教授、中国科学院计算机网络信息中心的赵地教授以及中山大学的王瑞轩教授参加了此次论坛。
医疗健康是人工智能最热门的应用领域之一：Nature和Science等国际顶尖杂志发表了很多医疗人工智能相关的工作；Google、IBM等公司也开发了医疗人工智能的最新产品。而医疗人工智能产品落地的领域就包括眼科。眼科疾病严重危害并影响人们的生存质量，是继肿瘤、心血管病之后的第三位影响生存质量的病患。近年来，计算机辅助的医学影像分析在加快眼科医学技术的重大突破、提升医疗服务效率和能力等方面具有明显优势，也成为解决医疗资源不足等问题的有效途径。
在此次论坛上，各位专家、学者、医生，针对眼底图像处理及其在眼科疾病筛查和诊断中的应用问题进行了讨论。
第一位进行主题演讲的嘉宾是福州大学通信与信息系统博士生导师、福建省优秀专家余轮教授，他就“基于医疗大数据的眼科影像分析”的主题和参会者进行分享。余教授表示：国家定义的重大疾病有25类，其中糖尿病视网膜病变已经成为我国首要的致盲眼病，每年有3%的糖尿病患者（我国万以上）面临失明并需要昂贵的治疗。糖尿病及其并发症造成了严重的社会和经济负担。
因此，在大数据系统与大数据服务兴起的背景下，为了能够实现个性化的移动医疗健康（管理）服务，具有“可更新、低成本、可分析”特点的交互式健康医学大数据系统、知识库以及知识计算分析模型应运而生，余教授认为我们特别需要建立一个基于知识计算模型的重大疾病风险预警和健康评估引擎。
余教授表示，国家在疾病预防、基层医疗以及分级诊疗等方面提出多项举措，这也给健康医疗改革提供了一个好机会。“未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟，技术方面的壁垒会越来越不明显，整个人工智能的技术准入门槛会越降越低。”
第二位进行主题演讲的嘉宾是苏州大学的陈新建教授，他的报告主题是“医学图像处理方面的研究”。
陈教授表示，医学成像技术的不断突破，推动了生命科学的革命，例如FI、PET、MRI等技术，为医生进行诊断和治疗提供了很好的帮助，这里面很关键的一点是多模态医学影像分析技术。“图像处理的量化技术实际上是十分关键的，这对疾病诊断和早期预防具有重要作用。”
他表示，现在很多量化分析就是分割问题。而有效、自动的器官分割具有非常大的挑战性：各个脏器之间的亮度差异不明显、与周围脏器相连且边界模糊，此外还存在图像伪影、噪声等干扰因素。
陈教授分别就三种不同的分割方式——区域分割、曲面分割以及区域+曲面的混合分割和与会者进行分享。
“视网膜是一个复杂的分层结构。许多重要的眼睛疾病以及全身性疾病的症状都会表现在视网膜上。”多模态视网膜图像分析结合了二维的眼底图像和三维的光学相干断层扫描图像来检测不同组织、血管以及病变结构。图像分割，校准和分类方法是视网膜图像处理与分析的常用方法。
基于“图论方法的光学相干断层扫描图像分割”等研究方向和研究方法，陈新建的实验室开发了基于wxWidgets构架的医学影像处理与分析科研平台—MIPA，而MIPA的定位则是为医学图像处理中的配准，检测，分割及可视化等提供完整的解决方案。他表示，该软件的特点是：可兼容Windows、Linux、Mac三种操作系统，具有多种预处理功能、二维、三维图像可视化以及视网膜分层信息的二维、三维显示。
受邹北骥教授的委托，中南大学的陈再良博士分享了主题为“OCTSeg-CSU眼底影像数据集”的演讲。他表示，频域光学相干断层扫描(OCT)相比较于眼底照相机、超声波等传统医学影像技术，可进行活体眼组织显微镜结构的非接触式、非侵入性断层成像，能够获得更加丰富的生理组织的三维结构信息。
此外，常见的眼科疾病，如青光眼、老年性黄斑变性等，大多属于视网膜疾病，同时这些疾病的病变部位主要集中于视网膜黄斑区域和视乳头区域，其视网膜生理结构会发生异常变化，这些异常变化可以通过OCT图像较清晰地表现出来。
陈博士表示，“研究发现，相比较于正常人，青光眼患者黄斑区域的mRNFL层的平均厚度明显减小，其诊断能力要好于视盘区域的参数，同时青光眼患者黄斑区域除了mRNFL层变薄之外，神经节细胞复合体的厚度也有明显的变薄。”随后，陈博士就杜克大学等和中南大学国内外大学的数据集建设情况进行了分析。
他表示，中南大学数据集中的健康人数据来自中南大学眼科医学处理中心医院，所使用的采集设备为Topcon3DOCT-1，病患数据来医院，数据集中的图像有两种尺寸，分别为：*，采集模式为黄斑中央凹线扫描，以及*，采集模式为3D黄斑扫描。
对于这套数据集能够应用到什么地方，陈博士表示可以在四个方面得到应用：视网膜层次分隔算法的比较和分析；青光眼辅助诊断的基准；作为机器学习方法提取特征、建立模型的数据集；黄斑处疾病的分析。
而雷锋网在论坛中简单地采访了邹北骥教授。对于为什么会把计算机视觉引入眼底影像分析，邹教授表示，计算计视觉介入影像最早可以追溯到上世纪50年代的美国太空计划。计算机视觉是模拟人的视觉，而人的视网膜成像可以反映很多眼科包括血压、血糖等全身性的疾病，通过研究视觉来诊断疾病成为一个自然而然的思路。现在通过计算机视觉和大数据、深度学习方面的研究，可以将积累的医学数据转化为可用的模型，让计算机在精确度和速度上帮助医生提高诊断效率。
据邹教授介绍，年，依托中南大学组建的“移动医疗”教育部－中国移动联合实验医院顺利通过教育部验收。目前他的团队主要做老年人慢病管理和医学影像分析方面的工作。
下一位演讲嘉宾是来自中南大学的赵于前博士，赵博士年入选教育部“新世纪优秀人才”支持计划，是中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会委员，中国计算机学会计算机视觉专委会委员。年7月-年8月在美国新泽西理工大学从事博士后研究。年7月-年7月在先进储能材料国家工程研究中心从事博士后研究。
赵博士的演讲主题是“辅助CT序列图像肝脏自动分割的方法”。他表示，肝脏分割是计算机辅助诊断和临床应用的的一个重要课题，但是传统的分割方法耗时长，而且结果高度依赖于专家的经验水平。因此，从CT图像里进行半自动或全自动的肝脏分割方法就引起了研究人员的