作为一名学者,沈定刚教授已经在医学影像分析领域留下了浓墨重彩的一笔。但是他现在想做的,是发挥自己的力量,帮助更多国内学者架起一座通往世界一流学术领域的桥梁,让国际顶级学术舞台上出现更多华人的身影。
作者 | 李雨晨
跟MICCAI 2019大会主席沈定刚教授进行采访时,是在西安召开的第三届ISICDM(图像计算与数字医学国际研讨会)上。采访中,不时会有学者认出沈教授,并主动过来寒暄,跟他聊上两句。
在医学影像分析领域,“沈教授”绝对是一个绕不开的话题。在雷锋网 & AI掘金志记者参加的一些会议上,经常会听到一些学者对我们说,自己是看着沈教授的论文长大的。
这并不是一句场面话。
早在2000年,MICCAI成立的第三年,沈教授就在MICCAI上投出了自己的第一篇论文。截至2019年,MICCAI已经接收了沈教授的197篇论文。这个数字,放眼世界的任何研究领域也不多见。
沈教授历年MICCAI论文发表总数
与此同时,在MICCAI之外,沈教授还在国际权威期刊上发表了论文500余篇,被引用3万余次。在2018年全球计算机科学和电子领域,沈定刚教授H-index 82(现在为90),在该指数的前1000名华人学者中排名第13。
正是鉴于学术圈中的声誉和成果,沈教授成为MICCAI 2019的大会主席。
作为一名学者,沈教授已经在医学影像分析领域留下了浓墨重彩的一笔。按照常人的轨迹,安安稳稳在学校教教书、搞搞研究是再正常不过的事情。
但是,近几年来,沈教授在国内的学术会议上出现的次数越来越频繁,但他的主要目的并不只是讲课,他有很重要的事情想做。
除了担任联影智能的联席CEO,思考如何将学术研究进行商业落地。
还有一件,沈教授希望借助自己在学术界的影响力,帮助更多国内学者架起一座通向世界一流学术领域的桥梁,让国际顶级学术舞台上出现更多华人的身影。
2014年他发起组织了MICS(医学图像计算青年研讨会),如今已经开办到第六届。沈教授对我们说,每次办MICS,自己都会和国内的学者聚一聚,主要是想听听他们的想法和诉求。
沈教授说,去年的MICS通过办Tutorials有20多万的盈余,他们把所有的钱都拿出赞助了MICCAI。其中包括通过MICCAI首次为优秀的本科生提供支持,承担了这些年轻学生们的参会注册费和每人高达1000美金的其他资助。
这一举动,源于沈教授更早之前的一段经历。
2012年暑假,沈教授和刘天明教授(乔治亚大学、MICCAI 2019大会联合主席)通过国内CCF组织了一个“龙星计划”课程“生物医学图像分析”,邀请国外的很多医学图像处理专家到国内为本科生和研究生“义务”授课,从早上8点到晚上5点,持续一整周。7多年过去了,这些人都成长为这些领域里的中坚力量。
很多人碰到沈教授之后,都会高兴地说:“沈老师,我是你学生。”沈教授很诧异,什么时候成了我的学生?这些人都会不约而同地提到,“我上过你龙星计划的课。”
这件事情对沈教授产生非常大的触动。他说:“我想支持本科生,给他们一个机会。如果这是他们真正喜欢的东西,可以影响他们的一生。”
以下是AI掘金志与沈教授的独家对话内容
AI掘金志:距离上次跟您进行采访,差不多过去了一年的时间(CCF-GAIR 2018)。在这一年时间里,您在学术和公司里的工作有什么值得分享的进展吗?
沈定刚:我们在公司层面做了很多事情。在不同的产品线上,联影智能推出了一些产品,并且已经在医院有大量的部署。公司规模也在不断扩大,从原来以算法团队为主,扩展到各种部门,产品、项目、销售、软件等团队的人数都在快速增长。
一年前,联影智能只有几十个人,现在我们已经有两、三百个人。我们在美国波士顿成立了一个分公司,北京、成都、武汉等地的分公司也陆续成立。接下来,我们也会在西安和深圳成立两个分公司。
北京分公司的规模可能会非常大,我们会成立了一个人工智能研究院,计划形成200人的团队规模。
因为对于联影智能来说,北京不光有很多名校,还有很多好的医院,以及一系列的国家重点实验室。所以,北京的人才、医疗等等资源非常多,我们对北京分公司非常看重,相信在这里会实现一系列新突破
现在,北京分公司已经完成注册,新团队已经初具规模,公司的地点也已经确定了,近期将会有一系列值得期待的进展。
在研发层面,我们还是沿着原来的思路,做全栈、全谱的人工智能技术。从一开始的成像到后面的检测、诊断、治疗、预后,这些我们叫全栈。而全谱的含义是,我们的应用不只是针对某一种影像的模态,而是包含全部影像模态,可根据什么样的病用什么样的模态,因为某些病需要多种的模态。
当然,除此以外,我们也扩大了病种的覆盖范围,不是简单的进行肺结节的检测,而是延伸到胸部一系列的疾病。我们还覆盖了很多脑部的疾病,包括老年痴呆症以及婴儿的自闭症等。
更重要的是,我们做了很多纵向跟踪的事情,这在医院里非常需要。比如说肺结节的检查,现在很多人都会查出来有肺结节,这种情况下医生需要进行跟踪,但跟踪的时候疾病变化往往非常小,医生可能也看不出来。那么,怎样用非常精准的、基于AI的方法,在疾病变化很细微的时候,定量化地进行检测,是我们需要探索的问题。
还有一点是图像质控。质控的工作非常重要,如果图像质量不好,医疗AI会出现非常大的问题。什么是质控?举个例子,病人拍X光片,我们得及时告诉病人姿态不对,可能身上有某种衣物,必须拿下来,否则影响片子质量。保证片子质量——这是质控要做的事情。
但现在的问题是,一般都是病人扫描结束之后医生才会去看。而这时,病人往往已经离开医院了。在上海地区,核磁共振的预约时间高达三个礼拜。如果质量控制不做好的话,这些病人都已经离开,重新做检查又要预约三个礼拜,这对病人非常不利。
所以,质控非常重要。在吉林大学中日联谊医院等,联影智能的智能质控系统已经试点落地。小的AI公司可能没有办法从源头开始,进行很好的质控,后面的方法也很难实现应用。
在过去一年里面,除了一些临床的落地以外,联影智能还和医院、学校成立了很多的联合实验室,包括今天上午(24日)跟西安交大第一附属医院成立智能医学技术联合创新实验室。
所以,今年一年里,我们做了很多有意义的事情。
AI掘金志:您是MICCAI 2019大会主席,能不能谈谈MICCAI大会主席的评选机制和流程?当选一般都需要有哪些资质和条件,是谁来评选?
沈定刚:MICCAI每年在美洲、欧洲、亚洲三地轮流举办。MICCAI的流程是,当年的大会确定三年后的会议地点,通常有很多地方来竞选。
MICCAI的理事会成员里,通常有投票权的13-15人左右,由他们来推选会议地点。
MICCAI理事会一般会考虑一个团队的组织能力,包括大会主席、程序主席、指导委员会主席等一系列人选。
竞选团队要介绍会议的时间地点、团队成员、交通住宿、周边设施的服务价格、会场容量以及预算费用等等一系列事情。
当然更重要就是会议组织者,特别是大会主席在这个领域的声誉,需要别人认为你是够资格的,这个非常重要。国内申请举办MICCAI 2019的有三个团队,分别计划在上海、杭州、香港召开。
当时,我们的主要竞争对手是印度。印度团队选出的大会主席、程序主席都是这个领域里面的老牌专家,实力也非常强。这种情况下,如果我们三个华人团队单独去和印度竞争,没有任何优势,因为大家把可以团结的力量分散了。
所以,在这种情况下,我出来协调,把三个团队的力量整合起来一起申请MICCAI 2019。
当然,在与印度的团队竞争时,不是答辩之后立马就有结果,还有很多问题需要我们来回答。最后,MICCAI的十几位理事会成员进行投票,确定了最后的举办地点。
MICCAI申办是一个漫长的过程,跟所谓的学术地位可能非常有关系。而且,对内需要组织团队,对外也需要让别人知道“我们是谁”。
AI掘金志:这个身份需要当选者负责哪些具体的工作?
沈定刚:作为大会主席,文章、场地、公司赞助、演讲嘉宾邀请,这些事情都要管。好在我们在每一个方面都有非常厉害、非常负责的团队。
我和刘天明(乔治亚大学、MICCAI 2019大会联合主席)、倪东(深圳大学、MICCAI 2019的共同当地主席)等人还需要借助我们的力量去公司、学校拿赞助,收获也还是很不错的。
AI掘金志:为什么会把MICCAI的举办地点放在深圳?
沈定刚:原先MICCAI 2019计划在香港举办,因为我们认为香港是一个中西文化结合的地方。此前,90%以上的MICCAI参会者都是外国人。我们申请的时候,国内参会者人数可能都不到5%。因为地点对会议的竞选非常重要,在这种情况下,香港是一个折中的地方。
但是,我们在一年多前决定把地点放到深圳,当然这个过程也需要MICCAI Board的同意,我们也需要陈述迁移的理由。事后来看,当初把会场从香港移到深圳非常明智,这里面有一些重要原因。以前我们开会的时候,参会人数可能只有700-800人。但是随着人工智能的关注度越来越高,参会的人数也越来越多,今年我们的会场预计会超过2千人,香港的会场容纳不下这么多人。随后,我就决定把地点放到深圳。
首先,从心理上来看,深圳离香港不远;其次,我们在深圳有一个很好的本地组织团队,主要的组织者是我原来的博士后倪东教授,他现在是深圳大学的医学部生物医学工程学院副院长。
AI掘金志:MICCAI是需要自负盈亏吗?
沈定刚:MICCAI是真正的学术会议,当然自负盈亏。这是参会人自发参与的一个世界性会议。整个会议里面,我们只请三个Keynote Speakers(主旨演讲)。而且邀请他们的时候,机票报销的上限是1800美金(国外),加三天的住宿,超过的费用都要自负。
除了这三位讲者,还会有一些优秀论文被选出来进行口头演讲汇报。对于上台讲论文的人来说,这是一个很大的荣誉,花钱都买不来的荣誉。
AI掘金志:能不能介绍一下本次会议与往届相比的亮点(例如论文接受的数量、让您印象比较深的论文或者事件等)?
沈定刚:相比于2017年,2018年的投稿数量大幅增加,而今年的投稿数量比去年又增加了63%。所以,与2017年相比,现在的投稿数量已经是两年前的两倍多。
在这样的情况下,我们要增加很多审稿人。原来,审稿人的数据库里只有六、七百个人,这些人有资格评审文章。因为这么多论文投进来,评审人的工作压力更大,一个人可能要评审十多篇的文章。
我们觉得这种情况下,评审的质量不高。所以,我们花了很大的功夫,把审稿人的数量扩充至1300人左右,几乎是翻倍。这种情况下,我们实行了一个非常好的策略:让MICCAI 2019的六十多位领域主席,每人至少推荐一定数量的专家。
如果推荐的专家已经在数据库里,是不算数的,需要重新推荐新的人选。通过这种方式,审稿人的数量大大增加。当然,推荐也是有要求的,必须在MICCAI或者其他顶级会议或者杂志上发表过一定数量的论文。
其次,我们要增加更多的领域主席,这里面也有非常有意思的事情。
因为在MICCAI里面,华人担任领域主席的数量通常非常少。这次,我们做的一点改变是,提升华人担任领域主席的比重。
原先大家可能都不认识这些领域主席,即使认识,也是少部分人。那么,我们将原先13.8% (MICCAI 2018) 的比例提升到了今年的43.5%,有三十位领域主席是华人。
很多华人都是第一次担任领域主席,这对他们以后的成长非常有用。我认为这是把MICCAI放到中国开办的其中一个重要意义。
另外,论文在审阅的时候是采用“double blind”(双盲)的方式。
作者写文章、提交文章的时候,不能有任何作者单位的信息。如果有的话,这篇文章马上被pass掉。同时,提交的文章格式不能修改,有些人会把文字间距搞得小一点,这些都是不允许的。别人都遵守规则,你不遵守规则,这在国际会议上是不可以的。MICCAI这么多年都是这么做的。
文章开始审阅后,每个领域主席都要确认20篇文章的格式是否违反规定。
今年MICCAI在中国举办的一个重要现象是,很多投稿人来自国内。这也出现了一个问题,很多人是第一次向MICCAI投文章,没有经验,不知道MICCAI是“双盲”的,很多人把作者信息都放在里面。因此,提交的文章大概有30%的文章是不符合要求的。
后来,我们就限定这些文章的作者在24小时之内,把名字和信息全部抹掉、重新提交。最后,我们收到了1809篇的文章。
另外,在审稿的过程中,至少会有三位审稿人。
我们选审稿人的时候,会根据文章的关键词,将文章与审稿人进行匹配,让最专业的人来审阅文章。
然后,领域主席再人工的查看一下匹配的结果对不对。同时也看一下有没有利益冲突,看审稿人是不是在审阅他单位、同事、实验室的论文。
每篇文章至少是两个领域主席进行把关,第一个主席来看文章到底是不是匹配,因为他需要确认计算机分配的结果是否准确。但是因为他可能知道了作者的信息,后面真正审阅这篇文章的时候,这个主席是没有发言权的。
但是第二位领域主席不知道这篇文章的个人信息,也不知道审稿人是谁。几个礼拜以后,领域主席会查看每篇文章的分数并且根据文章来写评语。然后决定这篇文章,是否是early accept(提前录取)或者是early reject(提前否决)。
当然也有一些文章,几位审稿人的争议比较大,有人说很好,有人说很差。那么,我们把这些审稿的意见给作者,看作者怎么回答。然后,领域主席来看作者有没有很好地回答审稿人的问题。如果回答的很好,那么即使原来不好的分数也可能被录取。
最后,我们有540篇文章被录取,录取率为31%。
这里面也有一个很重要的现象。以前国内(包括香港)每年有十篇左右的文章会被接收,比例只有3%-4%。2018年,整个亚洲包括日本、韩国、新加坡等地的文章所占的比例还非常低,加起来只有18%(美洲为33%,欧洲为49%)。
但是,这个现象今年完全不同了。今年,亚洲的录取文章比例已经达到37%(美洲为36%,欧洲为26%),超过了美洲,而这些录取的文章里,绝大多数(150篇左右)来自于中国。
所以,这个会议对国内的影响是非常大的,很多人原来都没有MICCAI论文,这样就有了很好的经验,他们的信心大大增加。
因此,MICCAI对国内医疗AI领域很大的一个贡献在于,不光把这些年轻的学者作为领域主席推在全世界面前,同时也把中国在影像AI方面的工作推向全世界。
当然,除了学术界,MICCAI 2019还有很多中国企业参与,包括很多文章的投稿。联影智能今年投了11篇文章,中了7篇,比例非常高。当然这个比例背后也有很多的原因。因为我们非常重视论文质量,在投递截止日期前两个月,所有的文章都已经完成。
而且,每个学生都要在周六的团队会议上讨论自己的文章。根据意见进行修改,一个礼拜之后再来讨论,我们的科学家、老师手把手的教学生改文章,学生也学了到很多东西。
刚才说到,我们拿到很多国内公司的资助。今年的会议规模非常大,截止到现在已经有1545人注册,大家都非常踊跃地参加这个会议。
那么,我们预估MICCAI会有盈余,所以也在考虑怎么把盈利返回给学术界。这个时候,我们做了一件非常特别的事情。我跟MICCAI 理事会的人说,我要把这些钱用来资助国内的本科生参加MICCAI,这是历史上是没有的。理事会也同意说,这钱本来就有不少来自国内企业和国内会议注册者。
我们资助大三、大四的学生来参加MICCAI,资助数量非常大。首先他们免注册费,然后我们提供高达1000美金的资助,包括机票、宾馆。我们预计的资助目标是上百人,第一批的资助已经发出去了,但我们还是比较保守,毕竟我们的注册还没有完成。
除此之外的两个亮点是,工业界论坛的设立和专门为优秀博士生安排的展示环节。
工业界论坛中我们请了医生、工业界、学术界的专家来共同讨论。这个论坛一个有Keynote Speech(主旨演讲),我们邀请了刘士远教授去讲,圆桌讨论也会有来自全世界的医生、工业界和学术界的专家。
另外,我们还专门为优秀博士生安排了一个环节,让他们来讲自己的工作。这个环节是由美国NSF(美国国家科学基金会)和美国NIH(美国国立卫生研究院)资助的。
AI掘金志:相比较于CVPR、ICCV等其他的顶级会议,MICCAI在论文的筛选或者大会的其他设置上是否有标准或差异?
沈定刚:MICCAI很重要的一点在于,更强调应用的临床价值。如果你的方法很创新,但是临床意义不大,这在MICCAI上也不一定会被录取的。MICCAI要的工作,既需要方法上的创新,又需要解决一个有临床意义的问题,而且是用真实的数据得到真实的结果。
其他的会议,可能会强调方法上的创新性。当然,理论研究在MICCAI上也非常重要,但不是必须的。
AI掘金志:在各种密集的顶会召开下,MICCAI是否会受到它们的影响?
沈定刚:顶会之间只有相互之间促进,不会说谁会影响谁。很多方法是相通的,看是用在哪些应用上。所以,既可以在MICCAI上发文章,也可以在CVPR和ICCV上发文章。
AI掘金志:第一届MICCAI在1998年举办,而您也是在1999年去美国求学、工作,属于见证MICCAI一步步成长起来的人。您能不能总结一下,20年来MICCAI的阶段性变化。
沈定刚:MICCAI总体规模在慢慢的增加,我第一次参加MICCAI是2000年,那时候MICCAI也就400人左右。这么些年一直在慢慢增长。但是,从2017年开始,MICCAI的参会人数超过一千,去年则增加到1485,今年应该会超过2000人。MICCAI在短时间里经历了一个快速增长的过程。
从2012年开始,我们就做了第一批深度学习方面的工作,也带动了MICCAI往深度学习发展,现在有百分之七八十的文章都是基于深度学习来做的。多年以来,机器学习的方法一直都在圈内讨论,但是我觉得真正起推动作用的,应该是2013年我们那些深度学习论文的发表。
后来,我们也写了一篇深度学习在医学图像上应用的综述,这篇综述的引用量已经非常多。
2000年,我发表了第一篇MICCAI文章。从2000年到2018年,我总共在MICCAI上发表了170篇论文,今年有27篇,所以现在的总论文量是197篇。当然,到UNC之后的十年里发表的数量最多。
将近200篇的MICCAI录取文章,在这个领域里应该没有这样的人。
AI掘金志:您对未来的MICCAI有什么心愿或者寄语?
沈定刚:回到刚才我们说的,我希望国内的人在MICCAI这个领域里做得越来越好。一开始,MICCAI理事会成员基本上来自欧洲和美国。2012年,我进入MICCAI理事会,当时没有其他华人。后来,我就组织大家,每年尝试推选一个华人进去,现在4位,这个可能也是我在MICCAI的一个贡献。
我希望有人能够把这个传统留下去,相互支持、同时给年轻人更多机会,尤其像我刚刚说的资助本科生参加MICCAI。
这样的话,我们在MICCAI上的影响力至少会继续保持下去,因为能够保持本身就已经很了不起。
而且,我们也鼓励年轻人,包括女性,去做这些事情。我相信我们国人的聪明才智,只要告诉他们怎么做,他们的学习能力都非常强。
2012年暑假,我和刘天明教授通过国内CCF组织了一个“龙星计划”课程“生物医学图像分析”,目的就是组织国外的学术大咖到国内授课,连讲课费都没有,一个礼拜从早上8点到晚上5点。
那时,国内做医学影像分析的人非常少,但是全国来了一两百个人。7多年过去了,这些人都成长为这些领域里的中坚力量。
他们碰到我之后就高兴地说,沈老师,我是你学生。我说,你什么时候成了我的学生?他们说,我上过你龙星计划的课。
这件事情对我也有非常大的启发。
所以说,为什么这次给学生资助时,不再像以前那样只资助研究生,我说我们要支持本科生,给他们一个机会。如果这是他们真正喜欢的东西,可以影响他们的一生。
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