虽然胰腺癌是一种罕见的癌症，但它的存活率是最低的。这主要是由于胰腺癌很难发现和正确诊断。社会挑战数据皇冠体育研究所（Data Institute for social Challenges）和皇冠体育大学斯蒂芬森癌症中心（Stephenson Cancer Center）联合提供了一项8万美元的种子基金项目，用于支持基于人工智能的计算机辅助诊断系统的开发，该系统将有助于更准确地检测胰腺癌并预测癌症预后。
根据约翰霍普金斯医学院的说法，胰腺癌通常在进展和扩散之前几乎没有症状，这导致5年生存率为5%至10%。然而，如果肿瘤在转移前被发现，患者的存活率往往会更长。
首席皇冠体育研究员，Gallogly工程学院电子与计算机工程副教授Samuel Cheng博士表示，这项新技术将帮助放射科医生在癌症治疗方面做出更准确的决定，这将有助于提高早期发现的率，并有助于挽救更多的生命。
“图像分割是任何基于人工智能的癌症治疗计算机辅助诊断系统的核心组成部分，”程说。“因此，改善图像分割可以显著影响癌症的治疗和诊断。”
图像分割是将图像划分为具有相似属性（如颜色、纹理、亮度和对比度）的区域的过程。医学图像分割旨在识别肿瘤或病变等异常情况，以及测量组织体积以监测肿瘤生长并帮助计算化疗前适当的辐射剂量。
该团队希望创建一个3D图像分割模型，该模型将提供比现有模型更准确的结果。该模型将利用一种新颖的胶囊网络，即CapsNet，它将神经元捆绑到一个胶囊中，具有更高的表示能力，从而产生更高的分割能力。
“图像分割是图像处理和计算机视觉中的一个基本问题，因此仅改善图像分割就会产生广泛的影响，但这绝对不是一件容易的事，”程说。“我们用来改进胶囊网络的技巧也可以应用于增强其他模型和架构。”
第二个奖项颁给了Abdul Rafeh Naqash领导的皇冠体育研究团队，他们的项目是“概念验证……团队成员有潘崇乐，职称和隶属关系，卢坤，职称和隶属关系。
该项目是DISC和SCC在2022年选择资助的两个项目之一。有关种子基金计划的更多信息，请点击这里。
