悦智AI实验室联合螺旋矩阵在刚刚结束的Kaggle AI（全球最大AI竞赛平台）挑战赛Sartorius - Cell Instance Segmentation中，从来自全球84个国家/地区的1,505支队伍中突出重围，获得第10名/Top0.6%，与英伟达(NVIDIA)、中科院等数据科学家团队同时获得最高奖项-金牌。
继QQ浏览器算法大赛获奖后，悦智AI实验室再创佳绩。本次比赛由创新业务部郭学威代表参赛，雷建椿、段超、郭朋协助。
关于维鹰云
维鹰云智能运维产品支撑全栈式IT运维管理，依托 AI 和大数据技术，以场景为导向，保障业务连续性，从质量、效率、成本、安全方面全面提升运维能力。主要功能模块包括：CMDB、应用行为分析、智能事件平台、多云纳管平台等。并且拥有微众银行、数字广东、越秀金控等成功案例。也在本次竞赛中承担算力集群的调度和监控角色。
关于螺旋矩阵公司
山东螺旋矩阵公司专注于利用外周血进行多组学癌症筛查。创始人王正博士是山东医学会泌尿外科分会青年委员,曾主导山东大学多组学肾肿瘤筛查等项目，荣获 2020 年山东医学科技奖成果推广应用奖。与山东第一医科大学附属省立医院、山东大学等机构和院校展开多组学癌症筛查的合作研究。其AI 团队成员包括了来自清华大学 AI 实验室、山东大学研究院以及 国内一线互联网公司的等多位资深专家组成。
以下是其主打产品“多组学分析平台”效果图：
多组学分析平台需要大量的计算设备支撑，螺旋矩阵在创业之初即拟定腾云悦智的维鹰云（智能运维）产品作为长期合作伙伴，以解决产品使用过程中，众多机器在运维上的问题。本次竞赛中螺旋矩阵AI团队与悦智AI实验室，双方结合不同业务场景算法的优劣点，跨界合作共同改进算法，最终取得了优异成绩。
神经系统疾病，包括阿尔茨海默氏症和脑肿瘤等神经退行性疾病，是全球死亡和残疾的主要原因。然而，很难量化这些致命疾病对治疗的反应如何。一种被接受的方法是通过光学显微镜检查神经元细胞，这种方法既方便又非侵入性。不幸的是，在显微图像中分割单个神经元细胞可能具有挑战性且耗时。在计算机视觉的帮助下，这些细胞的准确实例分割可能会导致新的有效药物发现，以治疗数百万患有这些疾病的人。
从AI视角出发，在资源调配、算力调度等方面进一步考验维鹰云在视觉算法适配上的智能运维能力，同时也是两家AI团队的首次合作，也为后续视觉算法和智能运维的持续合作打下结实的基础。
现有图像分割技术方案对神经元细胞的准确性较差，在针对细胞分隔的研究中，神经母细胞瘤细胞系 SH-SY5Y 在测试的八种不同癌细胞类型中始终表现出最低的精准度。这可能和神经元细胞具有非常独特的、不规则形态有关。本赛题中，包含大量非常独特、不规则和凹形的神经元细胞形态，每个细胞的位置近乎随机。
为了解决以上困难我们采取了多种技术方案，其中优胜关键点：
1. 模型组搜索，利用高性能运算中心的强大计算力，自动搜索U-net、UNet++、MiniSeg:、HighRes-net 、FCN、Mask RCNN等图像分割算法的baseline，将模型组锁定为Mask RCNN。
2. 尝试了各种对图像的预处理和增强情况下的baseline变化，使用高斯差分方法进行斑点检测，使用90度随机旋转等。
3. 自动超参数，采用改进的遗传算法对图像尺寸等参数进行超参搜索，找到最优参。
4. 多层分类处理，预训练时使用一分类方法，让预训练模型更加关注Mask，Fineture时用三分类处理，让模型关注到不同类别的细胞。
5. 使用官方非比赛数据Livecell数据集进行训练模型，半监督训练和迁移学习，对无标注数据进行标签推断，作为半监督学习的数据。
6. 自适应多层后处理，动态调整不同类型细胞的Mask评分阈值，自动化纠正重叠Mask，借鉴强化学习思想筛选Mask像素值。
悦智AI实验室由创新业务部发起、团队成员包括了来自创新业务部、交付与服务部、产品研发部、公有云技术运营服务部的多位资深算法工程师组成。
悦智AI实验室以强有力的AI算法能力，服务于公司及公司生态。团队主要的研究方向是无监督学习、深度学习 、图学习，主要运用于智能运维、金融科技等领域。立足于腾云悦智PES（专业服务、赋能生态、科技向善）的科技发展战略，打造即时高效、简洁易用的AI技术，探索智能运维和金融科技领域的创新。