首次！港理工牵头中国团队问鼎 MICCAI 2026 BraTS 脑转移瘤分割挑战赛全球冠军
52CV 2026-10-09 22:34 江苏
2026 年 10 月 1 日，第 29 届国际医学图像计算与计算机辅助干预大会（MICCAI 2026）在法国斯特拉斯堡举行，脑肿瘤分割挑战赛（BraTS 2026）脑转移瘤分割赛道（BraTS-METS）在现场揭晓最终排名并颁奖。
由香港理工大学数据科学及人工智能系陈阵助理教授牵头，联合英国诺丁汉大学与林肯大学学者组成的 MicroBT 团队，凭借自主研发的 COMPASS-METS 方法力压群雄，以唯一第一名的成绩摘得全球冠军。据公开资料，这是该赛道自 2023 年设立以来，首次由港理工牵头的中国团队问鼎。
BraTS 自 2012 年起依托 MICCAI 年会举办，是医学影像人工智能领域历史最悠久、影响力最大的国际挑战赛之一，被业界视为脑肿瘤 AI 算法的“试金石”。赛事由美国神经放射学会（ASNR）等国际权威机构联合组织，数据来自耶鲁大学、杜克大学、加州大学旧金山分校、纽约大学、华盛顿大学等多家国际知名医疗与研究机构，并经大批资深神经放射科医生逐例审核。2021 年，BraTS 单届参赛团队一度超过 2300 支；2025 年起，赛事扩展为涵盖十余项任务的 Lighthouse 系列挑战。许多在 BraTS 中胜出的方法，后来都成为业内广泛使用的基准模型。
在 BraTS 的众多赛道中，脑转移瘤分割公认是最难啃的骨头之一。脑转移瘤是成人中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，往往在同一位患者脑内多发，且大量病灶只有几毫米大小，极易漏检；而漏掉任何一个病灶，都可能影响立体定向放疗方案与患者预后。为此，BraTS-METS 采用“逐病灶”评价体系，对漏检和误检严格计分。2023 年首届赛事中，冠军团队的病灶级 Dice 仅约 0.65，组委会也指出，所有参赛算法在 100 立方毫米以下的小病灶上表现均显著下降。2026 年赛事进一步纳入术后影像与手术切除腔分割，并专门考核 27 立方毫米以下的微小病灶；数据来自多中心、多型号设备与多种扫描协议，对算法的鲁棒性提出了更高要求。
高难度之外，是同样激烈的竞争。BraTS-METS 历届参赛者包括科技巨头、国际顶尖高校和医疗 AI 企业：2023 年首届冠军为英伟达（NVIDIA）团队，其同年包揽 BraTS 五个分割赛道中的三项第一；同届前列还有加州大学圣克鲁兹分校与约翰斯·霍普金斯大学的联合团队，以及美国儿童国家医院等机构的团队；2025 年冠军则由波兰医学影像 AI 企业 Graylight Imaging 与西里西亚理工大学获得。本届赛事前列同样强手云集，共有三支队伍并列第二，冠军仅 MicroBT 一支。此次港理工牵头团队在同一赛道登顶，标志着香港及中国学者在国际医学影像 AI 核心赛场上跻身最前沿。
团队提出的 COMPASS-METS 方法，直面“既要找全微小病灶、又不能引入误检”这一核心矛盾。它将三种不同配置的 nnU-Net 残差编码网络进行五折训练，在各肿瘤区域上做概率层面的分区融合，构建兼顾边界精度与解剖层级一致性的“结构化概率锚点”；随后通过多模型共识与可学习的病灶置信度评估，有选择地找回被漏掉的微小增强病灶，并以“效用门控”机制把关，只接纳存在概率与几何可靠性都足够高的候选，从而在提升检出的同时有效抑制误检。在官方验证集上，该方法相较强基线显著提升了分割精度，并将 95% 豪斯多夫距离从 69.2 毫米降至 56.6 毫米。
相关代码已开源。
冠军团队 MicroBT 由四位成员组成：香港理工大学数据科学及人工智能系助理教授陈阵担任团队牵头人；英国诺丁汉大学计算机科学学院徐卿博士担任队长；英国林肯大学工程与物理科学学院高级讲师段文婷担任临床顾问，为方法设计与结果分析提供了丰富的临床经验与专业指导；香港理工大学数据科学及人工智能系实习生娄臻烨深度参与了方法研发与实验。
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|---|---|---|---|
| 陈阵 | 徐卿 | 段文婷 | 娄臻烨 |
香港理工大学助理教授，团队牵头人 | 诺丁汉大学博士，团队队长 | 林肯大学高级讲师，临床顾问 | 香港理工大学实习生 |
团队表示，未来将继续推进方法在外部数据与真实临床场景中的验证，降低部署成本，助力脑转移瘤的精准诊断、放疗规划与疗效随访，让 AI 真正服务于患者。
论文：Region-Wise Logit Fusion and Utility-Gated Refinement for Brain Metastasis Segmentation（MICCAI 2026 BraTS-METS）
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