近日，IEEE ISBI 2021 Retinal Image Analysis for multi-Disease Detection（RIADD）竞赛决赛落下帷幕。经过为期两个多月紧张激烈的比拼，北京航空航天大学代表队从上海交通大学、国立台湾大学、日本早稻田大学、日本京都大学、加拿大韦仕敦大学等全球70多支参赛队伍中脱颖而出，取得第三名的好成绩，并受邀在ISBI研讨会中对获胜算法的技术细节进行展示。

计算机学院谷云超老师担任我校参赛队的指导教师，队员包括我校计算机学院研究生王心亮和北京师范大学研究生卢思旭。比赛中，师生对眼底疾病筛查与疾病分级任务进行详细调研与分析，设计并提出了一种新颖且高效的Disease Head神经网络结构，该方法能够有效处理多种眼底疾病的病灶特征，提升疾病筛查与分级的准确性。同时，凭借对医学影像尤其是眼底图像分析与处理的深入研究，师生设计的模型具有很强的泛化性与鲁棒性，相关研究成果能够很好地应用在眼底疾病的早期筛查过程中。

ISBI（IEEE International Symposium on Biomedical Imaging，IEEE国际生物医学图像研讨会）是由IEEE信号处理学会（SPS）和IEEE生物医学工程学会 (EMBS) 联合倡议发起的，致力于研究生物医学成像方法的顶级学术会议之一。大会举办的“人工智能+医疗”相关赛事在医疗图像处理领域具有很高的国际知名度和影响力，本届RIADD竞赛任务包括眼底疾病筛查与多种眼底疾病分类。眼底疾病筛查任务需要参赛队设计算法判断给定眼底彩像中是否存在病灶特征；多种眼底疾病分类是一项多标签分类任务，类别包括糖尿病性视网膜病变、青光眼、视网膜中央动脉闭塞、前部缺血性视神经病变等28种眼底疾病。这两项任务对于提升眼底疾病诊断效率，缓解眼科医生工作压力，发掘罕见眼底疾病特征有着至关重要的意义。