郑冶枫博士加入腾讯优图，推动AI+医疗跨界融合

雷锋网 AI 科技评论消息，2018 年 1 月，医疗 AI 科学家郑冶枫博士加盟腾讯优图实验室。

郑冶枫博士 1998 年毕业于清华大学电子工程系并保送本系研究生，之后在美国马里兰大学 (University of Maryland, College Park) 电子与计算机工程系攻读博士学位。郑冶枫博士在毕业后便加入西门子美国研究院，主要从事智能医学影像分析及深度学习在医学影像上的应用研究。他至今共出版学术专著 3 本，在行业顶尖杂志和会议上发表论文 100 多篇，被引用 4000 多次。共有将近 70 个美国专利申请和授权；很多专利也同时在多个国家（包括中国，德国，日本）获授权。

目前，郑冶枫博士还兼任 IEEE 生物医学信息杂志副主编（影响力因子 3.45），国际电气与电子工程师协会（IEEE）高级会员，以及美国医学和生物工程学会 (American Institute for Medical and Biological Engineering) 的会士（Fellow）。

郑冶枫博士在西门子美国研究院任职期间发明的投影空间学习法于 2011 年获得美国专利授权。这一技术主要用于医学影像中器官的快速检测与分割，据介绍，“投影空间学习法不仅被广泛应用于西门子的医疗产品中，也被授权给西门子的多个战略合作伙伴（包括 Biosense Webster，Depuy Synthes，和 smith & nephew）。该方法被广泛应用于心脏功能分析、左心房心律不齐手术导航、主动脉瓣膜置换（TAVI）手术导航系统中。”

成立于 2012 年的腾讯优图实验室在计算机视觉领域深耕多年，借助图像识别、深度学习等技术优势，于 2017 年 8 月正式发布了医学 AI 产品「腾讯觅影」，包含了 6 个人工智能系统，涉及的疾病包括肺癌、胃癌和糖尿病性视网膜病等。以肺癌识别为例，腾讯优图首先会将数据进行预处理，通过三维分割和重建，以适应与处理不同成像设备产生的不同成像图片。随后，腾讯优图通过端到端一体化肺癌分类算法，输入已经处理好的 3D 肺部图像，预估肺结节的大致位置。通过提取这些肺结节位置，再考虑整个病人肺部的全局信息，从而更好地判断病人患有肺癌的风险。

在去年年底，腾讯也凭借医疗影像开放平台入选「首批国家人工智能开放创新平台名单」，成为 AI 「国家队」的一员，在 AI +医疗上迈出了重要一步。

对于此次加盟腾讯优图实验室，郑冶枫博士表示感到“很荣幸”，并期待与腾讯优图携手并进，「让技术应用落地惠及更多病患，真正实现技术从实验室走向临床。」