鹰瞳Airdoc 8篇高水平论文入选MICCAI 2023

10月8~12日，医学图像分析领域国际公认的最具影响力的学术会议——MICCAI 2023在加拿大温哥华举办。鹰瞳Airdoc共有8篇论文脱颖而出，被最终收录，其中1篇更是作为为数不多的口头报告（Oral）论文在大会展示 ，充分体现了公司在医疗人工智能领域全面而卓越的创新能力。

MICCAI是什么？

MICCAI全称是国际医学图像计算与计算机辅助介入大会（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention），是医学图像计算（MIC）和计算机辅助介入（CAI）两个领域的综合性国际顶级学术会议，在业内有非常强的国际影响力和权威性。

入选MICCAI难吗？

入选MICCAI并不容易，每一篇入选论文都要经过严格的双盲同行评审，入选论文往往代表了该领域的最高学术水平，也将成为医学影像分析领域的前沿热点风向标，引领该领域的未来发展方向。

据大会主席Tanveer Syeda-Mahmood介绍，今年大会的投稿数量再创新高，相比2022年增长了30%，达到2300多篇。最终，730篇论文被收录，其中仅68篇以口头报告的形式在大会上呈现。

此次鹰瞳Airdoc入选的论文有哪些？

此次鹰瞳Airdoc入选的8篇论文，均由鹰瞳Airdoc莫纳什研发中心（Airdoc-Monash Research Centre）的首席科学家戈宗元教授带领团队完成，涵盖了视网膜疾病识别、皮肤病识别以及脑影像等多个人工智能热点研究领域，各项成果已经或将广泛应用在医院临床与科研项目中。

具体来看，其中一项研究提出了一种视网膜年龄估计（Retinal Age Estimation）的创新性方法，并通过一个来自多个队列，包含13万张视网膜图像的大型数据集上验证，结果表明该模型在多队列上实现了比现有方法更小的年龄预测误差，提供了更准确的视网膜年龄估计。

研究人员进行相关论文的海报宣讲

研究人员提出的视网膜年龄估计创新方法概述

近年来，视网膜年龄已成为评估衰老相关疾病风险的可靠生物标志。随着人口老龄化问题的不断升温，准确估计个体的生物年龄将对老年健康管理和疾病预防产生深远影响。视网膜年龄估计作为一种快速、无创和经济的方法，将为这一领域带来新的希望和机遇。

无独有偶，鹰瞳自研的另一视网膜年龄评估模型2019年起已应用在鹰瞳Airdoc视网膜影像人工智能评估中，为用户的健康管理提供重要参考依据。

此外，在皮肤病变识别领域，研究人员分别针对以往模型中只能识别预定义类别的样本、过于依赖与疾病无关的图像伪影等问题，分别提出了创新性的方法并进行验证。这些创新方法能够充分利用已知类别的知识来发现新的语义类别，同时有效提高了皮肤病变识别在各种环境下的泛化能力和稳健性，有助于增强皮肤病变的识别能力。

这是鹰瞳Airdoc研究成果首次入选MICCAI吗？

事实上，鹰瞳Airdoc的研究成果已经连续多年入选MICCAI。从近三年来看，2021年，公司的7篇论文被大会收录并进行宣讲，其中一篇论文在大会FAIR论坛中斩获最佳论文奖。2022年，公司同样有7篇论文入选，今年再次有8篇论文入选，这体现了公司的持续创新能力和研发投入的决心。

鹰瞳Airdoc目前还有哪些已发表的研究成果？

鹰瞳Airdoc一向重视研发投入和科研创新，加强产学研合作。截至目前，公司已在《柳叶刀》系列、《自然》系列、《英国眼科学杂志》等权威同行评审期刊，以及MICCAI等国际顶级会议上发表60余篇高水平论文，承担了十余项国家级、省市级课题。

与此同时，公司作为国家专精特新“小巨人”企业、国家知识产权优势企业，目前拥有超过300项专利及专利申请，以及十余项已发布PCT申请和国际专利；曾两度荣获“中国人工智能领域最高奖”吴文俊人工智能科技进步奖，并获得北京市科学技术进步奖等荣誉。

未来鹰瞳Airdoc将继续秉承“让健康无处不在”的使命，依托人工智能前沿技术，持续投入研发，加快科研成果转化和临床应用，让医疗服务更有效率和温度。

鹰瞳Airdoc MICCAI 2023收录论文列表

Main conference:

Ruyi Zha, Xuelian Cheng, Hongdong Li, Mehrtash Harandi, ZongYuan Ge ,“EndoSurf: Neural Surface Reconstruction of Deformable Tissues with Stereo Endoscope Videos” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Zhen Yu, Ruiye Chen, Peng Gui, Lie Ju, Xianwen Shang, Lisa Zhuoting Zhu Zhu, Mingguang He, ZongYuan Ge , “Retinal Age Estimation with Temporal Fundus Images Enhanced Progressive Label Distribution Learning” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Dwarikanath Mahapatra, Antonio Jose Jimeno Yepes, Shiba Kuanar, Sudipta Roy, Behzad Bozorgtabar, Mauricio Reyes, ZongYuan Ge , “Class Specific Feature Disentanglement And Text Embeddings For Multi-Label Generalized Zero Shot CXR Classification” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Siyu Liu, Linfeng Liu, Craig Engstrom, Xuan Vinh To, ZongYuan Ge, “Style-based Manifold for Weakly-supervised Disease Characteristic Discovery” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Siyuan Yan, Chi Liu, Zhen Yu, Lie Ju, Dwarikanath Mahapatra, Victoria Mar, Monika Janda, H. Peter Soyer Soyer, ZongYuan Ge, “EPVT: Environment-aware Prompt Vision Transformer for Domain Generalization in Skin Lesion Recognition” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Deval Mehta, Shóbi Sivathamboo Sivathamboo, Hugh Simpson, Patrick Kwan, Terence O'Brien O’Brien, Zongyuan Ge, “Privacy-preserving Early Detection of Epileptic Seizures in Videos” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Wei Feng, Lie Ju, Lin Wang, Kaimin Song, ZongYuan Ge, “Towards Novel Class Discovery: A Study in Novel Skin Lesions Clustering” in International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2023.

Workshops:

Xin Zhang, Deval Mehta, Chao Zhu, Daniel Merlo, Yanan Hu, Melissa Gresle, David Darby, Anneke van der Walt, Helmut Butzkueven and Zongyuan Ge,“Deep Survival Analysis in Multiple Sclerosis” in Predictive Intelligence in Medicine (PRIME), 2023.

以上研究主要由鹰瞳Airdoc算法团队，鹰瞳Airdoc莫纳什研究中心联合培养博士生和起源人工智能研究院（IIAI）合作学者共同完成。