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如今人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合備受矚目，尤其是醫(yī)療行業(yè)，而醫(yī)療影像則被認(rèn)為是AI與傳統(tǒng)醫(yī)療結(jié)合過(guò)程中最先有可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的領(lǐng)域之一。

據(jù)了解，目前在醫(yī)療領(lǐng)域還存在很嚴(yán)重的資源不均衡，患者在患病后還是習(xí)慣第一時(shí)間去三甲醫(yī)院就診。但也正是因?yàn)檫@樣的原因，導(dǎo)致影像科醫(yī)生特有的工作環(huán)境和工作壓力，并呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的狀態(tài)，漸漸我們發(fā)現(xiàn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)中有超過(guò)80%的數(shù)據(jù)來(lái)自于醫(yī)療影像，大量的影像數(shù)據(jù)讀取客觀要求更為高效、準(zhǔn)確的技術(shù)手段，而人工智能恰好可以滿足要求，可見醫(yī)學(xué)影像與AI 相結(jié)合勢(shì)在必行！

為解決醫(yī)療影像的行業(yè)痛點(diǎn)，12月16日，IBM PowerAI人工智能線下馬拉松編程大賽終極對(duì)決即將在北京拉開序幕。

本屆大賽由CSDN與IBM聯(lián)合發(fā)起，主要通過(guò)醫(yī)工結(jié)合，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的X光胸片影像分析及目標(biāo)定位。

具體來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺和大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的結(jié)合，將積累的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的模型，利用圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)圖像進(jìn)行分析，檢測(cè)異常部分；同時(shí)利用AI技術(shù)克服不同操作人員之間的主觀差異，減輕人工處理的工作量，讓計(jì)算機(jī)在精確度和速度上幫助醫(yī)生提高診斷效率。

該項(xiàng)比賽結(jié)合大量真實(shí)影像數(shù)據(jù)，將人工智能技術(shù)應(yīng)用到肺部X光胸片的病理檢測(cè)和目標(biāo)定位，將大賽成果轉(zhuǎn)化于臨床，輔助醫(yī)生對(duì)疾病進(jìn)行更加精準(zhǔn)的診斷與篩查，實(shí)現(xiàn)疾病早期發(fā)現(xiàn)、早期干預(yù)，更有效減輕病人肺部損害，具有指導(dǎo)性的現(xiàn)實(shí)意義。

此外，大賽設(shè)置了三類獎(jiǎng)項(xiàng)，并分別貫與稱號(hào)。一等獎(jiǎng)1名（數(shù)據(jù)科學(xué)家），獎(jiǎng)金為10,000RMB；團(tuán)隊(duì)二等獎(jiǎng)2名（最佳分析師），獎(jiǎng)金8,000 RMB；團(tuán)隊(duì)三等獎(jiǎng)3名（挖掘精英），獎(jiǎng)金5,000 RMB。

作為既創(chuàng)新又落地的比賽，主辦方特別邀請(qǐng)了重量級(jí)業(yè)界以及行業(yè)嘉賓組成強(qiáng)大的評(píng)審陣容，同時(shí)參賽選手有機(jī)會(huì)與諸位大咖面對(duì)的面接觸，更有可能結(jié)識(shí)更優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)來(lái)拓寬眼界，增長(zhǎng)技術(shù)知識(shí)，據(jù)小編了解這次比賽現(xiàn)場(chǎng)全程配有視頻直播，更令人期待！

說(shuō)到底，最最重要的一點(diǎn)，怎樣才可以去參加這樣一場(chǎng)“打造醫(yī)生的火眼金睛”的比賽呢？

本以為這次比賽和同類型的技術(shù)編程比賽在流程上大體無(wú)異，主要分為報(bào)名、集訓(xùn)、現(xiàn)場(chǎng)編程、提交作品、評(píng)審頒獎(jiǎng)這幾個(gè)基本環(huán)節(jié)，但細(xì)心的小編后來(lái)發(fā)現(xiàn)，在流程中主辦方特別加入了賽前集訓(xùn)的環(huán)節(jié)，作為參賽選手硬性被要求參加的部分，也是為了能夠在賽前充分了解賽題需要并做到答疑解惑。

　　這一點(diǎn)，不得不說(shuō)主辦方很悉心。

需要說(shuō)明的一點(diǎn)，大賽對(duì)普通團(tuán)隊(duì)的選手身份沒有特別的要求，這種普適性很贊，還比較細(xì)致地將參賽機(jī)構(gòu)和人群進(jìn)行了分類，用來(lái)保證醫(yī)療以及相關(guān)行業(yè)的參賽占比不少于總數(shù)一半。

其中，企業(yè)方面，醫(yī)療行業(yè)人工智能從業(yè)者與創(chuàng)業(yè)者都可以參與其中；高校方，無(wú)論是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理與醫(yī)學(xué)影像研究背景的教授、研究員，還是想從事醫(yī)學(xué)影像分析的學(xué)生都鼓勵(lì)參與。

此外，因?yàn)檫@場(chǎng)比賽有關(guān)醫(yī)療，當(dāng)然也十分鼓勵(lì)醫(yī)院影像科、放射科、病理科的主任醫(yī)師們以及信息中心主任們加大參與力度，同時(shí)為了保證參賽選手的多樣性，主辦方也希望CFDA等醫(yī)療相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的從業(yè)者為這次活動(dòng)添磚加瓦。

打算參賽的選手請(qǐng)注意！

除了注意參賽選手的基本構(gòu)成外，參賽者可以通過(guò)個(gè)人或團(tuán)隊(duì)形式參與比賽，但小編友情提示，最好是團(tuán)隊(duì)形式，建議每個(gè)組 3-5個(gè)人；需要自行攜帶筆記本電腦，更具挑戰(zhàn)性的一點(diǎn)就是比賽12小時(shí)內(nèi)需要現(xiàn)場(chǎng)編寫程序代碼，聽起來(lái)很激動(dòng)人心！此外參賽選手還必須基于大賽組委會(huì)提供的統(tǒng)一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

同時(shí)，組委會(huì)會(huì)相應(yīng)為參賽者準(zhǔn)備免費(fèi)的開發(fā)環(huán)境，ML/DL的架構(gòu)和庫(kù)以及在比賽現(xiàn)場(chǎng)可免費(fèi)使用的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。

關(guān)于賽題，我們還需要知道些什么呢？

本次比賽希望通過(guò)利用半監(jiān)督的訓(xùn)練方法從有標(biāo)注和無(wú)標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)中訓(xùn)練出一個(gè)模型，這個(gè)模型可以準(zhǔn)確地對(duì)圖像數(shù)據(jù)中可能產(chǎn)生病變的位置進(jìn)行自動(dòng)偵測(cè)標(biāo)注（detection）。

在沒有足夠量的位置標(biāo)注（Bounding Box，但是有類別標(biāo)注）的圖片的前提下，如何結(jié)合數(shù)量不多的已標(biāo)注的圖片來(lái)進(jìn)行半監(jiān)督的訓(xùn)練，這是一個(gè)需要考察的方面，難點(diǎn)在于如何利用好所有的數(shù)據(jù)資源來(lái)提高傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)模型的準(zhǔn)確度。

主辦方表示，選手會(huì)在現(xiàn)場(chǎng)得到大賽組委會(huì)分發(fā)的醫(yī)療影像訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中包括圖片和標(biāo)簽文件。標(biāo)簽文件為標(biāo)準(zhǔn)描述文件ImageNet和PascalVOC格式。

此外，比賽數(shù)據(jù)在比賽最后一小時(shí)提供，選手需要提交兩個(gè)模型以及對(duì)模型的說(shuō)明：第一個(gè)模型需要根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)多標(biāo)簽圖像分類模型(Multi-label Classification)；第二個(gè)模型需要根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型，類別同第一個(gè)模型，該模型需要能標(biāo)記出目標(biāo)位置（bbox）。

數(shù)據(jù)類別分類約為 8-14 類，具體數(shù)量以現(xiàn)場(chǎng)得到數(shù)據(jù)量為準(zhǔn)。大賽鼓勵(lì)選手發(fā)揮創(chuàng)意來(lái)解決標(biāo)注數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，對(duì)于特別有創(chuàng)意的實(shí)現(xiàn)方式會(huì)有附加分獎(jiǎng)勵(lì)。

說(shuō)到附加分、獎(jiǎng)勵(lì)這些，本次大賽如何鎖定優(yōu)勝者或者優(yōu)勝團(tuán)隊(duì)呢？小編來(lái)扒一扒評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)吧！

1、成功完成兩個(gè)模型的的團(tuán)隊(duì)給予基礎(chǔ)分20分。
2、多標(biāo)簽分類模型準(zhǔn)確率在前三名的團(tuán)隊(duì)分別給予加分，分別是第一名10分，第二名3分，第三名1分，其余團(tuán)隊(duì)不得分，正確率在正負(fù)2%以內(nèi)的可以記為并列名次。
3、多標(biāo)簽分類模型正確率達(dá)到75%以上的按照運(yùn)行時(shí)間從短到長(zhǎng)取前三名給予性能分獎(jiǎng)勵(lì)：第一名10分，第二名5分，第三名3分。其余隊(duì)伍不得分。未達(dá)到 75%以上準(zhǔn)確率的隊(duì)伍該輪都不得分。
4、第二組目標(biāo)檢測(cè)模型根據(jù)正確率評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) (mAP)給予加分40分。 分為6檔, 檔位為95%以上正確率40分, 89%以上30分, 82%以上20分, 75%以上15分， 65%以上10分, 其他0分。
5、目標(biāo)檢測(cè)模型正確率達(dá)到 75%以上的按照的按照運(yùn)行時(shí)間從短到長(zhǎng)取前三名給予性能分獎(jiǎng)勵(lì)：第一名10分，第二名5分，第三名3分。其余隊(duì)伍不得分。
6、根據(jù)選手實(shí)現(xiàn)的模型新穎性，裁判會(huì)給出0-10分的附加分。

關(guān)于參賽的一些注意事項(xiàng)，通過(guò)與主辦方溝通，小編暖心給予提示，參賽選手看過(guò)來(lái)！

首先，參賽者可以通過(guò)Caffe、Tensorflow、Torch and Theano進(jìn)行模型訓(xùn)練，鼓勵(lì)發(fā)揮GPU on Powe硬件特性；但是要求參賽者編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)考題需求。

其次，參賽者可以修改Caffe，Torch, Theano或者Tensorflow源代碼，需要注意的一點(diǎn)，必須在修改后提供代碼修改說(shuō)明來(lái)確定沒有違規(guī)的部分。

此外，參賽者還可以使用github上開源的不同發(fā)行版的Caffe、Torch、Theano或者 Tensorflow，但是必須自己解決在Power上的依賴和編譯問(wèn)題。

最后一點(diǎn)，賽程當(dāng)天環(huán)境只提供基于Python 2.7版本的深度學(xué)習(xí)框架。如需 Python 3版本的框架需自行設(shè)置；任何使用模式識(shí)別方式或通過(guò)編程方式直接識(shí)別物體或判斷bbox都視為違規(guī)的。

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