8月9日报道，在刚刚结束的ISIC挑战赛上，美图影像实验室MTlab参赛团队荣获皮肤癌病灶分割任务一等奖。
第一名的结果。
这是MTlab首次参加ISIC挑战赛。
病灶分割竞赛还涉及腾讯优图、联想研究院、新加坡国立大学、威尔康奈尔医学院、南洋理工大学等知名科研机构和企业。
ISIC 是由国际皮肤数字成像协会 (ISDIS) 赞助的致力于皮肤癌检测的国际组织。
其主办的ISIC挑战赛重点关注皮肤病变分析和皮肤癌检测。
比赛分为三个部分。
任务1是病灶分割，任务2是病灶属性检测，任务3是皮肤病分类。
此次美图团队凭借病灶分割部分获奖。
本次比赛，参赛队伍利用ISIC提供的皮肤镜图像和相应的参考注释进行机器学习训练，并对人体不同部位的病变进行验证和最终测试；同时，今年主办方增加了更多的评测数据，并对皮肤分割错误严重的图像进行惩罚，使评测更加实用和富有挑战性。
MTlab是美图公司旗下致力于计算机视觉、深度学习、计算机图形学等人工智能（AI）相关领域研发的团队。
在两个多月的时间里，MTlab团队成员解决了病灶复杂、人体部位众多、不同专家参考标注差异等问题，仅利用图片数据就训练出效果极佳的模型。
据介绍，针对本次皮肤癌病灶分割比赛，MTlab基于自身皮肤质量检测技术的积累，对经典的分割检测网络进行了大胆的改进和整合。
MTlab团队首先使用Faster-RCNN对病灶的大致区域进行检测，并将检测结果发送至分割网络，以获得精细的分割轮廓；分割网络的设计充分考虑了病灶细节特征和抽象语义特征的融合，使其能够更好地结合图像的局部和全局信息，最终达到了80.2%的分割准确率（唯一团队准确率80%以上），并在80余支参赛队伍中夺得冠军。
在本次ISIC挑战赛中，首次参赛的MTlab击败了来自多家知名科技公司和科研院所的参赛队伍。
对此，MTlab负责人表示：“今年以来，美图开始专注于皮肤分析，并在算法研发上投入了大量资源。
他还表示，美图将继续加大在生物医药领域的投入。
目前，美图美妆提供的皮肤检测服务已上线黑头、皱纹、黑眼圈识别等功能。
获奖技术还将用于更全面的皮肤问题诊断和修复产品推荐。