脉讯速览
在刚刚落幕的北美放射学会RSNA 2025 颅内动脉瘤检测 AI 挑战赛中，由一脉阳光孵化的影禾医脉（Medical Image Insights）主导、联合苏黎世大学（UZH）组成的队伍 BraveCoWCoW，从全球 1147 支参赛队伍中强势突围，以公榜第一、私榜第二的卓越战绩荣获全球亚军。
赛事背景：
直击“脑内不定时”炸弹的诊断痛点
颅内动脉瘤素有脑内“不定时炸弹” 之称，全球约 3.2% 的人群受其困扰，而临床中高达 50% 的病例在动脉瘤破裂后才被发现，致死致残率极高。
本次挑战赛由全球放射学界权威组织RSNA 联合 ASNR、ESNR 等机构发起，旨在集结全球智慧，借助 AI 技术攻克这一早期诊断瓶颈。赛事设置的挑战极具临床针对性：不仅涵盖 CTA、MRA、T1 增强及 T2 加权 MRI 等多模态影像数据，考验算法跨模态泛化能力；还要求参赛者精准判断动脉瘤是否存在，并对 13 个关键解剖位置（如颈内动脉床突上 / 下段、前交通动脉等）进行精细分类；更采用了五大洲 18 个医疗中心的影像资料，经 60 名影像专家精细标注，是目前全球规模最大、质量最高的颅内动脉瘤公开基准，最大程度模拟真实临床复杂性。
硬核技术
一脉阳光生态支撑下的级联致胜方案
面对Kaggle 平台上众多大师（Master）与特级大师（Grandmaster）的激烈角逐，BraveCoWCoW 团队并未盲目追求复杂模型堆叠，而是回归医疗影像分析本质，在一脉阳光海量数据与临床场景支撑下，提出 “感兴趣区域（ROI）极速提取 + 3D 多任务学习” 创新级联解决方案。
Rimag
第一阶段：极速2D三轴ROI提取
针对原始医学影像数据普遍存在的体积庞大、分辨率高、模态多样以及背景噪声干扰严重等挑战，团队设计了一种基于nnU-Net的极速2D三轴ROI提取分割模型。
核心目标：实现对血管区域的快速、精准定位。
关键创新：采用了三轴向（横断面、冠状面、矢状面）采样策略，通过在每个轴向提取关键切片，极大地加快了血管区域的确定。这一创新策略有效地确保了在处理不同尺寸、模态和空间分辨率的数据时，所定位的血管区域能够保持其物理大小的一致性与可比性。
突破性成效：该模型在本地数据集中实现了100%的血管区域覆盖率，成功将后续3D模型的预测空间大幅缩小，从而显著提升了模型的推理速度和整体鲁棒性。
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第二阶段：3D多任务分割分类学习框架
第二阶段的核心是提出了nnXNet多任务学习框架，团队将nnU-Net分割框架巧妙地扩展到多任务场景，并实现了多模态数据的统一处理。
任务设计：团队创新性地将血管和动脉瘤联合分割作为辅助任务，充分利用了血管解剖结构的先验知识（如威利斯环结构），有力地辅助了模型区分动脉瘤与血管解剖结构，显著提高了识别的精确度。
关键创新：为优化特征聚合，框架引入了交叉注意力池化模块，相较于传统平均池化，它能更高效地聚合3D特征，加速模型收敛并增强特征学习的鲁棒性。
突破性成效：在数据增强方面，面对脑血管解剖的高度对称性，团队使用了带有标签交换的左右翻转技术，有效扩充了稀缺样本，成功解决了左右侧解剖标签在训练中易混淆的难题。此外，针对真实临床数据中复杂的DICOM多帧和厚层数据处理等疑难问题，团队进行了深度优化，为模型提供了强大的鲁棒性。
全舞台传递中国AI创新力量
芝加哥当地时间12 月 1 日 16:30，影禾医脉基座模型事业部负责人张杏林代表团队出席 RSNA AI 挑战赛颁奖典礼。他面向全球顶尖同行，详尽拆解了在一脉阳光生态赋能下影禾医脉技术团队的制胜技术方案，深入分享核心创新点，并与业内专家进行深度技术交流：“BraveCowCow 的核心思路是先靠 2D 模型快速精准圈定血管关键区域，再用 3D 模型完成分割与分类，搭配 8 倍数据增强技术提效；同时通过修正标注偏差、融合外部数据攻克数据难题，最终取得了公榜第一的好成绩，既保证检测效果，也兼顾实际应用价值。” 现场，张杏林与业内专家展开深度技术交流，让全球同行见证了中国医学影像 AI 的创新实力与落地潜力。
本次获奖的BraveCoWCoW 队伍，是一脉阳光与影禾医脉 “数据支撑 + 技术顶尖 + 落地广泛” 协同优势的生动体现。作为背后核心支撑，一脉阳光不仅为影禾医脉提供了千万级标准化影像标注数据与临床级知识图谱，更搭建了覆盖全国的影像中心网络，成为 AI 技术 “从研发到落地” 的全场景验证环境；影禾医脉则作为技术核心力量，负责数据清洗、工程化落地及核心模型训练，与拥有丰富挑战赛组织经验的苏黎世大学优势互补，获得威利斯环血管分割先验模型与解剖学指导，进一步优化训练与推理效率。这种产学研深度融合的模式，让团队深厚的技术底蕴成功转化为竞赛佳绩。
此次RSNA 亚军是一脉阳光长期技术沉淀与生态布局的必然结果。依托近十年积累的真实世界影像数据与闭环生态，影禾医脉在医学影像 AI 领域持续突破：不仅在 RSNA 2025 挑战赛中斩获佳绩，更在 CVPR 2025 “文本引导 3D 生物医学图像分割基座模型” 赛道、MICCAI 2025 3D 视觉语言多模态挑战赛中名列前茅。一脉阳光与影禾医脉形成的 “双向赋能” 模式，让数据支撑技术创新，技术反哺产业应用，不断巩固在影像 AI 领域的核心竞争力。
RSNA 2025 的亚军是新的起点。未来，一脉阳光将继续发挥数据与场景优势，赋能影禾医脉加速将竞赛中的前沿 SOTA 技术转化为临床可用产品，让每一行代码都成为医生手中的得力利器，破解颅内动脉瘤早期诊断难题，守护每一位患者的生命健康。在医学影像 AI 的创新之路上，一脉阳光将持续搭建产学研协同平台，推动更多核心技术突破，为全球医疗健康事业贡献中国力量
模型和代码均已在Kaggle平台开源：
比赛方案链接：https://www.kaggle.com/competitions/rsna-intracranial-aneurysm-detection/writeups/2nd-place-solution
