在医学研究领域，影像分析一直是不可或缺的一环。无论是研究疾病进展还是评估治疗效果，准确标注医学影像中的特定区域都是首要步骤。然而，这一过程往往耗时耗力，成为制约研究效率的瓶颈。近日，MIT研究人员开发出一款名为MultiverSeg的人工智能系统，通过创新的交互式分割技术，彻底改变了这一现状，为医学影像分析带来了革命性突破。
传统医学影像分割的困境
医学影像分割，即标注图像中感兴趣区域的过程，是临床研究人员开展生物医学影像相关研究的第一步。以研究大脑海马体随年龄变化为例，科学家需要在一系列脑扫描图像中精确勾勒出每个海马体的轮廓。
"许多科学家每天可能只有时间分割几幅图像，因为手动图像分割极其耗时。"该研究的主要作者、电气工程与计算机科学研究生Hallee Wong表示。对于许多结构和图像类型，这一过程往往是手动完成的，当研究的区域难以界定时，工作量会成倍增加。
传统的医学图像分割方法主要有两种：交互式分割和任务特定AI模型分割。交互式分割方法需要研究人员为每幅新图像重复标记过程，效率低下；而任务特定AI模型则需要手动分割数百幅图像创建训练数据集，然后训练机器学习模型，整个过程复杂且需要专业知识，且无法纠正模型错误。
MultiverSeg：融合两种方法的创新解决方案
面对这些挑战，MIT研究人员开发的MultiverSeg系统巧妙地融合了两种传统方法的优势，创造出一种全新的医学影像分割解决方案。
"MultiverSeg结合了交互式分割和自动分割的最佳特性，"Wong解释道，"它根据用户交互预测分割结果，同时保留已分割的图像作为参考，用于后续预测。"
该系统的独特之处在于其架构设计，能够利用已分割图像的信息进行新预测。与传统的医学图像分割模型不同，MultiverSeg允许用户一次性分割整个数据集，无需对每幅图像重复工作。此外，该交互工具不需要预分割的图像数据集进行训练，用户无需机器学习专业知识或大量计算资源，即可直接用于新的分割任务。
技术原理：从交互到自动的渐进式学习
MultiverSeg的工作流程体现了人机协作的智能理念。研究人员上传新的医学图像并标记感兴趣区域后，模型会参考其上下文集中的示例进行更准确的预测，减少用户输入需求。
"对于许多任务，在某个阶段，用户无需提供任何交互。如果上下文集中有足够的示例，模型可以独立准确预测分割结果，"Wong表示。
研究人员精心设计和训练了该模型，使其能够基于用户输入逐步改进预测。用户无需重新训练或自定义模型即可适应新数据。只需上传新的医学图像并开始标记即可使用MultiverSeg。
在比较实验中，MultiverSeg在上下文感知和交互式图像分割方面优于最先进的工具。与这些工具相比，MultiverSeg需要更少的用户输入。处理到第九幅新图像时，仅需两次点击就能生成比专门为该任务设计的模型更准确的分割结果。
对于某些图像类型，如X光片，用户可能只需手动分割一到两幅图像，模型就能变得足够准确以独立进行预测。
实际应用：加速医学研究与临床实践
MultiverSeg的开发不仅是一项技术创新，更是对医学研究方法的革新。该工具有望显著加速新治疗方法的研究，降低临床试验和医学研究的成本。
"在临床应用方面，该工具可被医生用于提高临床应用效率，如放射治疗计划制定，"Wong指出。通过减少分割工作量，医生可以将更多时间专注于诊断和治疗决策，提高整体医疗质量。
该系统的交互性还使用户能够纠正模型的预测，通过迭代直至达到所需的准确度。与研究人员之前的系统相比，MultiverSeg在达到90%准确率时，所需的涂鸦数量减少了约2/3，点击次数减少了约3/4。
"使用MultiverSeg，用户可以随时提供更多交互来细化AI预测。这仍然大大加速了整个过程，因为通常纠正已存在的内容比从头开始更快，"Wong解释道。
未来发展与行业影响
展望未来，研究人员计划与临床合作者在实际情境中测试这一工具，并根据用户反馈进行改进。他们还希望使MultiverSeg能够分割3D生物医学图像，进一步拓展其应用范围。
这项研究得到了Quanta Computer公司和美国国立卫生研究院的部分支持，马萨诸塞州生命科学中心提供了硬件支持。研究成果将在国际计算机视觉会议上发表，题为《MultiverSeg：基于上下文引导的生物医学影像数据集可扩展交互式分割》。
医学影像分割是连接原始图像与临床诊断的关键桥梁，传统方法往往需要大量专业知识。
技术优势与行业意义
MultiverSeg的出现对医学影像分析领域具有深远意义。首先，它显著降低了医学图像分割的技术门槛，使没有机器学习背景的临床研究人员也能高效使用先进AI技术。其次，该系统无需针对新任务重新训练模型，大大节省了计算资源和时间成本。第三，其渐进式学习机制确保了分割质量随使用次数增加而提升，而非传统系统那样需要从头开始。
从行业角度看，这项技术有望推动精准医疗发展，使个性化治疗方案制定更加高效。同时，通过加速医学研究过程，它可能缩短新疗法从实验室到临床应用的周期，为患者带来更快受益。此外，在资源有限的医疗环境中，这种高效工具可以显著提高医疗服务的可及性和质量。
挑战与展望
尽管MultiverSeg展现出巨大潜力，但研究人员也认识到面临的挑战。在实际临床环境中验证工具的可靠性和稳定性是首要任务。不同类型的医学影像和疾病可能需要不同的参数调整，系统的泛化能力仍需进一步检验。
此外，随着3D医学影像应用的普及，将现有技术扩展到三维空间是重要发展方向。这需要解决计算复杂度增加、内存占用提高等技术难题。
长远来看，医学AI的发展方向应当是增强而非替代专业医疗人员的判断。MultiverSeg这样的工具应当被视为医生的得力助手，帮助他们从繁琐的标注工作中解放出来，更专注于临床决策和患者关怀。
结语
MIT开发的MultiverSeg系统代表了医学影像分析领域的重要进步。通过创新的交互式AI技术，它不仅提高了研究效率，还降低了技术门槛，使更多临床研究人员能够利用先进工具开展创新研究。随着技术的不断完善和应用场景的拓展，我们有理由相信，这类AI辅助工具将为医学研究和临床实践带来更加深远的影响，最终推动精准医疗和个性化治疗的发展，为患者带来更好的健康 outcomes。
