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雷鋒網 AI 科技評論消息，2018 年 1 月，醫療 AI 科學家鄭冶楓博士加盟騰訊優圖實驗室。
鄭冶楓博士 1998 年畢業于清華大學電子工程系并保送本系研究生，之后在美國馬里蘭大學 (University of Maryland, College Park) 電子與計算機工程系攻讀博士學位。鄭冶楓博士在畢業后便加入西門子美國研究院，主要從事智能醫學影像分析及深度學習在醫學影像上的應用研究。他至今共出版學術專著 3 本，在行業頂尖雜志和會議上發表論文 100 多篇，被引用 4000 多次。共有將近 70 個美國專利申請和授權；很多專利也同時在多個國家（包括中國，德國，日本）獲授權。
目前，鄭冶楓博士還兼任 IEEE 生物醫學信息雜志副主編（影響力因子 3.45），國際電氣與電子工程師協會（IEEE）高級會員，以及美國醫學和生物工程學會 (American Institute for Medical and Biological Engineering) 的會士（Fellow）。
鄭冶楓博士在西門子美國研究院任職期間發明的投影空間學習法于 2011 年獲得美國專利授權。這一技術主要用于醫學影像中器官的快速檢測與分割，據介紹，“投影空間學習法不僅被廣泛應用于西門子的醫療產品中，也被授權給西門子的多個戰略合作伙伴（包括 Biosense Webster，Depuy Synthes，和 smith & nephew）。該方法被廣泛應用于心臟功能分析、左心房心律不齊手術導航、主動脈瓣膜置換（TAVI）手術導航系統中。”
成立于 2012 年的騰訊優圖實驗室在計算機視覺領域深耕多年，借助圖像識別、深度學習等技術優勢，于 2017 年 8 月正式發布了醫學 AI 產品「騰訊覓影」，包含了 6 個人工智能系統，涉及的疾病包括肺癌、胃癌和糖尿病性視網膜病等。以肺癌識別為例，騰訊優圖首先會將數據進行預處理，通過三維分割和重建，以適應與處理不同成像設備產生的不同成像圖片。隨后，騰訊優圖通過端到端一體化肺癌分類算法，輸入已經處理好的 3D 肺部圖像，預估肺結節的大致位置。通過提取這些肺結節位置，再考慮整個病人肺部的全局信息，從而更好地判斷病人患有肺癌的風險。
在去年年底，騰訊也憑借醫療影像開放平臺入選「首批國家人工智能開放創新平臺名單」，成為 AI 「國家隊」的一員，在 AI +醫療上邁出了重要一步。
對于此次加盟騰訊優圖實驗室，鄭冶楓博士表示感到“很榮幸”，并期待與騰訊優圖攜手并進，「讓技術應用落地惠及更多病患，真正實現技術從實驗室走向臨床。」
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