幾秒鐘，AI就能完成以往醫(yī)生數(shù)十分鐘的腫瘤勾畫(huà)工作。華東師范大學(xué)—紐約大學(xué)聯(lián)合團(tuán)隊(duì)?wèi){借創(chuàng)新的統(tǒng)一框架與復(fù)合損失函數(shù)設(shè)計(jì)，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的國(guó)際醫(yī)學(xué)影像挑戰(zhàn)賽中一舉拿下全球第二名，其算法在術(shù)后復(fù)雜病例中依然保持高精度，標(biāo)志著向臨床落地邁出堅(jiān)實(shí)一步。
研究團(tuán)隊(duì)參與了“Glioma Segmentation on Pre-and Post-treatment MRI（治療前后膠質(zhì)瘤自動(dòng)分割）”任務(wù)賽道。成果顯示，團(tuán)隊(duì)研發(fā)的人工智能算法能夠在復(fù)雜的治療前后腦部磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)中，穩(wěn)定、準(zhǔn)確地自動(dòng)識(shí)別并勾畫(huà)膠質(zhì)瘤及其關(guān)鍵亞區(qū)，尤其是在手術(shù)或放化療之后影像結(jié)構(gòu)復(fù)雜的情況下，仍能保持較高準(zhǔn)確度，具備重要的臨床應(yīng)用潛力。
該項(xiàng)成果在華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院諶自奇研究員和紐約大學(xué)舒海助理教授的共同指導(dǎo)下完成。團(tuán)隊(duì)成員包含華東師范大學(xué)專(zhuān)碩及本科生瞿霖（負(fù)責(zé)人）、潘言、申晉垚、吳安琪和楊蘊(yùn)。
膠質(zhì)瘤作為常見(jiàn)的高侵襲性腦腫瘤，其診斷分級(jí)、手術(shù)規(guī)劃、放療方案設(shè)計(jì)及治療后隨訪(fǎng)，均需醫(yī)生在MRI影像上精準(zhǔn)圈定腫瘤核心、水腫區(qū)域、強(qiáng)化區(qū)域等關(guān)鍵亞區(qū)。當(dāng)前臨床實(shí)踐中，該過(guò)程依賴(lài)資深醫(yī)生逐層手工勾畫(huà)，不僅耗時(shí)費(fèi)力，且不同醫(yī)生的標(biāo)注結(jié)果易存在差異，影響診療決策的一致性。
從臨床實(shí)際需求來(lái)看，本次技術(shù)成果直擊腦腫瘤診療中的核心痛點(diǎn)——腫瘤范圍的精準(zhǔn)勾畫(huà)。
團(tuán)隊(duì)研發(fā)的自動(dòng)分割技術(shù)，核心價(jià)值在于將高度依賴(lài)人工的“描邊”工作交由人工智能高效完成。系統(tǒng)可在數(shù)秒至數(shù)分鐘內(nèi)輸出穩(wěn)定、一致的腫瘤輪廓，為醫(yī)生提供可靠參考，大幅降低重復(fù)性工作負(fù)荷，讓臨床醫(yī)師能將更多精力投入到病情綜合判斷與個(gè)性化治療決策中。值得強(qiáng)調(diào)的是，該技術(shù)并非取代醫(yī)生，而是通過(guò)智能輔助提升診療效率與精準(zhǔn)度，構(gòu)建“人機(jī)協(xié)同”的診療新模式。
本次賽事賽道的核心難點(diǎn)，在于需同時(shí)適配治療前與治療后的臨床影像場(chǎng)景。在真實(shí)臨床環(huán)境中，手術(shù)切除、放化療等治療手段往往會(huì)顯著改變腦部結(jié)構(gòu)，影像中可能出現(xiàn)術(shù)后腔、殘留病灶、放射性改變或“偽進(jìn)展”等復(fù)雜情況，給腫瘤的長(zhǎng)期評(píng)估與隨訪(fǎng)帶來(lái)挑戰(zhàn)。
相較僅針對(duì)治療前影像的分割任務(wù)，納入治療后影像對(duì)算法在穩(wěn)定性、魯棒性和泛化能力方面提出了更高要求，也更能反映其在實(shí)際臨床應(yīng)用中的價(jià)值。
在技術(shù)層面，團(tuán)隊(duì)針對(duì)治療前后腫瘤形態(tài)變化顯著、術(shù)后組織重塑與信號(hào)異質(zhì)性增強(qiáng)這一關(guān)鍵難點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)在主流醫(yī)學(xué)影像分割范式基礎(chǔ)上，圍繞“統(tǒng)一框架—分布差異建模—結(jié)構(gòu)約束優(yōu)化”構(gòu)建了一套更具魯棒性的解決方案：一方面，通過(guò)將術(shù)前與術(shù)后 MRI 納入同一訓(xùn)練閉環(huán)，顯式學(xué)習(xí)兩種成像分布與病灶形態(tài)的差異；另一方面，結(jié)合不同腫瘤亞區(qū)（如強(qiáng)化區(qū)/非強(qiáng)化腫瘤核/水腫等）的結(jié)構(gòu)特征與臨床可分辨邊界，對(duì)訓(xùn)練目標(biāo)與優(yōu)化策略進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)，從而在復(fù)雜病例（邊界模糊、病灶碎片化、小體積殘留等）中顯著提升穩(wěn)定性與泛化能力。該方法在官方隱藏測(cè)試集評(píng)測(cè)中表現(xiàn)突出，成為最終取得全球第二名的重要原因。
該研究成果有望在腦腫瘤診療與相關(guān)研究的多個(gè)環(huán)節(jié)中發(fā)揮重要作用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
診斷與分級(jí)評(píng)估的量化輔助：為醫(yī)生提供客觀(guān)、可重復(fù)的腫瘤體積及區(qū)域分布指標(biāo)，提高評(píng)估的一致性與可靠性；
手術(shù)與放療計(jì)劃的精準(zhǔn)支持：為腫瘤切除范圍及放療靶區(qū)勾畫(huà)提供可靠參考，助力精準(zhǔn)治療；
治療反應(yīng)與復(fù)發(fā)監(jiān)測(cè)：通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的自動(dòng)分割結(jié)果，持續(xù)追蹤腫瘤負(fù)荷變化，為隨訪(fǎng)決策提供量化依據(jù)；
臨床研究與藥物試驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化工具：在多中心研究中減少人為標(biāo)注差異，加速真實(shí)世界研究和新療法的評(píng)估進(jìn)程。
BraTS（腦腫瘤分割）挑戰(zhàn)賽是國(guó)際上最具影響力的腦腫瘤影像算法評(píng)測(cè)體系之一，自2012年起持續(xù)推動(dòng)腦腫瘤自動(dòng)分割研究與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，其數(shù)據(jù)集與評(píng)測(cè)基準(zhǔn)被全球大量醫(yī)學(xué)影像研究與臨床工作廣泛采用。
本次參賽的BraTS 2025 Lighthouse Challenge（燈塔挑戰(zhàn)），是MICCAI從眾多競(jìng)賽中遴選出的“高影響力挑戰(zhàn)”，強(qiáng)調(diào)真實(shí)高質(zhì)量臨床數(shù)據(jù)、嚴(yán)格的盲測(cè)評(píng)估機(jī)制以及與臨床需求的緊密對(duì)齊，旨在推動(dòng)具備實(shí)際落地潛力的醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)發(fā)展。
值得關(guān)注的是，BraTS 2025以“挑戰(zhàn)集群（Cluster of Challenges）”形式覆蓋更廣范圍，設(shè)置12個(gè)任務(wù)，涵蓋術(shù)前/術(shù)后等不同臨床階段與多類(lèi)腦腫瘤場(chǎng)景，在跨中心數(shù)據(jù)、統(tǒng)一基準(zhǔn)與嚴(yán)苛評(píng)測(cè)下，對(duì)算法的魯棒性與泛化能力提出極高要求。因此，該挑戰(zhàn)吸引了全球高校、科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)團(tuán)隊(duì)同臺(tái)競(jìng)技，競(jìng)爭(zhēng)激烈，能夠取得前列成績(jī)通常被視為對(duì)算法性能與實(shí)際臨床價(jià)值的國(guó)際權(quán)威認(rèn)可。
BraTS 2025數(shù)據(jù)集是國(guó)際腦腫瘤影像分割領(lǐng)域最具影響力的公開(kāi)基準(zhǔn)之一，由多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)聯(lián)合提供，匯集了2877例彌漫性膠質(zhì)瘤患者的常規(guī)臨床影像數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集同時(shí)包含治療前與治療后的多參數(shù)MRI（核磁共振成像），并為每個(gè)病例提供四種已配準(zhǔn)的成像模態(tài)（T1、增強(qiáng)T1、T2與FLAIR），在統(tǒng)一的空間分辨率與體素尺寸標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行預(yù)處理，便于跨中心、跨設(shè)備的公平對(duì)比與模型泛化評(píng)估。下圖為BraTS術(shù)前和術(shù)后的多模態(tài)數(shù)據(jù)。
未來(lái)，團(tuán)隊(duì)將在保障數(shù)據(jù)合規(guī)與患者隱私安全的前提下，進(jìn)一步與臨床團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)展多中心驗(yàn)證與可解釋性分析研究，并探索將相關(guān)算法以工具或插件形式嵌入科研與臨床工作流程，為腦腫瘤的診療和長(zhǎng)期隨訪(fǎng)提供更加高效、可靠的智能輔助支持。
近年來(lái)，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院始終秉持"厚基礎(chǔ)、強(qiáng)交叉、重創(chuàng)新"的培養(yǎng)理念，構(gòu)建了完善的人才培養(yǎng)體系。以培養(yǎng)具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的復(fù)合型統(tǒng)計(jì)人才為目標(biāo)，在"金融學(xué)+統(tǒng)計(jì)學(xué)"和"統(tǒng)計(jì)學(xué)+計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)"雙學(xué)士學(xué)位項(xiàng)目上深耕細(xì)作，通過(guò)跨學(xué)科資源整合，搭建多維培養(yǎng)平臺(tái)，形成系統(tǒng)化的復(fù)合型創(chuàng)新人才培養(yǎng)機(jī)制。依托統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、統(tǒng)計(jì)應(yīng)用與理論創(chuàng)新引智基地等高端科研平臺(tái)，積極踐行學(xué)術(shù)討論班、學(xué)術(shù)午餐會(huì)、學(xué)術(shù)下午茶等制度，構(gòu)建全方位的科研訓(xùn)練體系，有效激發(fā)了學(xué)生的科研熱情和創(chuàng)新思維，形成科研創(chuàng)新與人才培養(yǎng)相互促進(jìn)的良性循環(huán)。
團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介：
諶自奇，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院研究員，紫江青年學(xué)者，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)信息融合及高維統(tǒng)計(jì)分析等，其研究成果已應(yīng)用于阿爾茨海默癥、腦腫瘤、乳腺癌及石油管道等多個(gè)領(lǐng)域?？蒲许?xiàng)目方面，主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目2項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（子課題）1項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)，以及上海市自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)等；并作為骨干成員參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃及上海市“科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃”基礎(chǔ)研究領(lǐng)域應(yīng)用數(shù)學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目。至今已發(fā)表論文30余篇，其中部分成果發(fā)表于JASA、Biometrics、NeurIPS、KDD等國(guó)際頂級(jí)期刊和會(huì)議。
舒海，紐約大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系助理教授。擔(dān)任Statistica Sinica和The American Statistician的副編輯，并擔(dān)任Journal of the American Statistical Association的可重復(fù)性副編輯。研究方向主要集中于高維數(shù)據(jù)分析，尤其是數(shù)據(jù)整合，同時(shí)涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)圖像分析和基因組數(shù)據(jù)分析，研究應(yīng)用包括阿爾茨海默病、腦腫瘤和乳腺癌。
瞿霖，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2025級(jí)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究生。曾獲省政府獎(jiǎng)學(xué)金等、全國(guó)大學(xué)生市場(chǎng)調(diào)查大賽全國(guó)一等獎(jiǎng)、美國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模一等獎(jiǎng)等榮譽(yù)。
潘言，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2023級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)本科生，曾獲正大杯市調(diào)比賽全國(guó)三等獎(jiǎng)、全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模大賽上海市三等獎(jiǎng)、統(tǒng)計(jì)建模比賽上海市三等獎(jiǎng)。
申晉垚，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2023級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)（雙學(xué)位）本科生，曾獲本科生一等、二等獎(jiǎng)學(xué)金，全國(guó)大學(xué)生市場(chǎng)調(diào)研大賽國(guó)家二等獎(jiǎng)等。
吳安琪，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2023級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)（雙學(xué)位）本科生，曾獲國(guó)家獎(jiǎng)學(xué)金、優(yōu)秀學(xué)生榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)、全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模大賽國(guó)家二等獎(jiǎng)。
楊蘊(yùn)，華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2025級(jí)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究生。
來(lái)源｜統(tǒng)計(jì)學(xué)院 編輯｜萬(wàn)方圓 編審｜郭文君
