1927年,这一年对于当时的人们来说,是再平常不过的一年。但是在欧洲的布鲁塞尔,却召开了一次会议,史称“第五次索尔维会议”。
迄今为止,这都是物理界最豪华阵容的一场“华山论剑”。因为照片里的每一个人所取得的科学成就,都足以对人类的文明进化史产生深远的影响。
人工智能也是如此。达特茅斯会议之后,这门学科经历了起起伏伏数十年的发展,终成如今的模样。时至今日,AI技术的触角已经伸向各行各业,其中就包括“技术含量最高”的领域——医学影像。
在这个领域,也有一群学者立志于用AI技术让我们看清人体内的奥秘。
然而,中国的人工智能发展不是一帆风顺,数个“周期性”的波动以及国内较晚的起步时间,让我们在顶尖实验室的搭建和人才培养上一直落后于欧美。
一直到2010年,国内在医学影像AI顶会MICCAI(医学影像计算与计算机辅助介入国际会议)上的论文收录数量,都处于个位数水平。
在深度学习的热潮掀起后,中国的学者抓住了这一波弯道超车的机遇,高校和企业相继开设了医学影像重点实验室,从源头上开展理论研究和技术的研发。
以前国内(包括香港)每年有十篇左右的文章会被接收,比例只有3%-4%。2018年,亚洲包括日本、韩国、新加坡等地的文章所占的比例还非常低,加起来只有18%(美洲为33%,欧洲为49%)。
但是,2019年亚洲的录取文章比例已经达到37%(美洲为36%,欧洲为26%),超过了美洲,而这些录取的文章里,绝大多数(150篇左右)来自于中国。
医学影像AI学术的力量正在不断崛起。
此外,从中国走出的研究学者也已经在AAAS 、IEEE 、IAMBE 、SPIE 、AIMBE 、IAPR 等多个计算机视觉与医学影像分析领域担任Fellow,本土实验室也在世界上获得了更多的“话语权”。
学术发现的力量是巨大的,具有摧毁旧时代的能力。借此机会,雷锋网《医健AI掘金志》整理出国内顶尖的十二大医学影像AI实验室,以及引领这些实验室前行的各位核心人物。