第五届全国智慧医疗创新大赛由全国 30 多个协会学会相关单位联合主办，累计传播曝光量超亿人次，800 多个队伍及相关医院、企业管理人员、技术骨干、临床专家三万余人。大赛秉承“公平、公正、公开、公益”的组织原则，发挥大赛创新导向作用，实现激发创新活力、增强产学研用创新意识、普及与推广创新成果的目标。

业务方向类二等奖

项目名称：基于深度对抗生成网络的卵巢癌病理组织虚拟着色方法

参赛单位：中国石油大学（华东）

联合参赛单位：山东省立第三医院

参赛人员：王珣、孟祥宇、施鑫、张超岗、张志远

卵巢癌的诊断与治疗是一个值得关注的全球性难题，通常在晚期确诊，并且没有有效的筛查策略。在疾病诊断期间，医生需要准备患者的卵巢组织切片，并做相应的染色处理，以更好地观察患者的肿瘤细胞特征，并在光学显微镜下做出相应的可视化病理诊断。目前很多研究人员已经建立了许多应对策略来提高临床试验中组织染色的成功率和质量。Massimo等人提出了一种新的苏木精和伊红染色组织切片的全自动染色分离和标准化方法，以改善组织和背景之间的对比度，并在不改变管腔和背景颜色的情况下保留局部结构。马里奥等人用实验来阐明基于曙红的荧光光谱可以用来直接检查H&E染色的组织切片。可以对相关区域进行成像和光谱分析，以获得客观数据。上述方法在一定程度上解决了染色失败的一些问题，或者用一种新的策略来代替传统的H&E染色。然而，这些方法可能仅用于特定的组织，而没有用于其他病理组织的必要实验演示。另外，这些方法不能完全无人化和自动化病理H&E染色。

创新点一：卵巢癌组织切片的自动化和准确的H&E染色。

我们将这种染色问题归因于准确的图像翻译问题。通过将染色与深度学习的结合，实现无人工辅助的、高效的、高质量的、自动化的卵巢癌病理组织染色，避免了诸多因人工操作不足而引起的染色缺陷，并且能够达到人工染色标准。

创新点二：基于深度学习的方法来模拟医生的视觉分析。

对染色切片的染色质量评估同样是耗费医生精力的。我们通过这种智能染色评价方法，能够在诊断过程中辅助医生识别细胞组织的癌变水平，同时为医生提供了一个诊断参考。

人工智能与医疗影像的结合不仅能够缓解医护人员的短缺，而且能够提高性能，改善某些像疲劳等人工无法满足的情况。自从生成对抗网络被提出以来，图像到图像的翻译在图像合成任务上取得了很大的成功。我们利用GAN的思想，提出了一种新的网络结构和训练策略，最终实现这种卵巢癌的虚拟染色。我们发现在效率和效力方面都能够取得重大成功。这不仅能够帮助医生进行临床诊断，而且其他的组织也可以借鉴这种方法实现染色。

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第六届全国智慧医疗创新大赛开启报名

由移动医疗教育部中国移动联合实验室发起，全国 40 个省市相关协会学会、行业机构联合主办的“第六届全国智慧医疗创新大赛”定于 9 月举办。旨在积极响应“健康中国”、“人才强国”战略和“数字中国”政策规划引导，发挥大赛创新导向作用，激发创新活力、增强创新意识、普及与推广创新成果，积极构建“政产学研金服用”创新驱动服务平台，实现医疗卫生数字技术创新重大突破，应用创新全球领先。