近日，国际顶级学术期刊《Medical Image Analysis》接收了山东中医药大学医学人工智能研究中心的最新研究成果“Spine-GAN: Semantic Segmentation of Multiple Spinal Structures ”。该期刊是医学图像处理领域的顶级期刊，主要发表医学图像处理的重要成果和进展，截至2018年影响因子为5.356。

该论文提出了一种新型循环生成对抗网络，命名为Spine-GAN，其目的在于对椎间盘、椎骨和神经孔图像进行自动分割和分类。然而，因为一系列的困难和挑战，现阶段尚未有能同时实现椎间盘、椎骨和神经孔的语义分割。首先，Spine-GAN通过一个能获得语义任务感知表示并保存网络粒度结构信息的卷积自动编码器解决了高复杂、多样性的脊柱结构；其次，Spine-GAN通过一个特别设计的长短时记忆模块，动态模拟了正常和异常结构之间的空间病理关联；第三，Spine-GAN利用一个能够修正预测误差和全局连续的判别网络，获得了可靠的性能和泛化能力。

该工作由研究中心硕士生韩忠义与魏本征教授、加拿大韦仕敦大学李硕教授等合作完成。