11月19日，2024第二届数字医学技术及应用创新大赛（DiMTAIC 2024）决赛在上海圆满落幕。学校由信息工程学院计算机视觉实验室袁静教师指导，研究生银韩柯、孙嘉廷组成的参赛队荣获全国一等奖。
此次数字医学技术及应用创新大赛由上海交通大学医学院附属瑞金医院、上海人工智能实验室联合主办。本届大赛吸引了来自全国近560多支参赛队伍参赛，其中包括北京大学深圳研究生院、北京航空航天大学、武汉大学、西安交通大学、复旦大学、中国科学院、重庆邮电大学、台湾大学数学研究所等高校和研究所，最终由重庆邮电大学、中国科学院、防灾科技学院等9支参赛队伍入围现场决赛，最终我校以第一名的成绩获得甲状腺B超静态及动态影像算法赛道一等奖。
甲状腺结节在临床上十分常见，甲状腺结节的检出依赖超声医师的技术及经验水平，在优质超声医师资源相对紧缺、区域间发展不平衡、超声仪器的分辨率各异的背景下，容易发生甲状腺结节超声诊断的漏诊或误诊。目前，人工智能在甲状腺B型超声上的研究以静态超声图像为主，存在不能将甲状腺结节的全部信息提供给算法进行学习的局限，难以匹配临床实际应用场景。
因此，探索针对动态视频/图像的甲状腺B型超声算法模型具有重要的意义，有助于面向实际临床需求，提升甲状腺超声人工智能辅助诊断工具的效能。基于该需求信息工程学院计算机视觉实验室袁静教师课题组硕士研究生银韩柯、孙嘉廷提出一种基于迁移学习的SL-Unet网络对灰阶B超影像甲状腺结节的自动分割与分类方案，在比赛中获得复赛排名第一，决赛排名第一的好成绩。
（供稿：信息工程学院）
