許志仲副教授帶領ACVLAB，參加IEEE訊號處理協會(Signal Processing Society, SPS) 旗下的頂級會議ICIP(IEEE Conference on Image Processing)舉辦的Auto-WCEBleedGen Challenge (Automatic Classification between Bleeding and Non-Bleeding frames and further Detection and Segmentation of the Bleeding Region) 競賽，榮獲世界第二。本競賽主要目的是透過AI來預判腸胃道出血，具有重大臨床應用意義。胃腸道 (GI) 出血是一種以胃腸道出血為特徵的疾病，胃腸道包括食道、胃、小腸、大腸（結腸）、直腸和肛門。由於血液流入胃腸道，就會出現一系列風險，從直接危險到潛在的長期後果。胃腸道出血過多失血可能導致血壓下降、器官和組織供氧減少以及可能危及生命的器官功能障礙。因此，若有可靠的AI來進行準確的出血預測，將可大幅降低判斷時的人力需求。

本次競賽團隊由碩一李家銘為首，以及兩位成大數據所準新生，林宇凡及邱勃誠兩位同學組成團隊參與此次競賽。此競賽的目的在於設計一個多任務學習框架(multi-task learning)，需同時完成疾病分類與病灶的精確定位，並提供具解釋性的結果供腸胃科醫生分析。本次競賽僅由學生自行討論，藉著碩一李家銘同學豐富的經驗，設計了兩階段的(Divide and Grounding)訓練架構，並且透過 affirmative ensembling 有效集成不同模型，以提升整體效能，最後斬獲全球第二之佳績，也僅次於全球知名的印度理工大學 (IIT) 之研究團隊。

IEEE ICIP為IEEE旗下影像處理領域中旗艦研討會，每年吸引許多影像與訊號處理的專家學者參與。IEEE ICIP 2023於印度 Jammu舉行，總共吸引全球超過 1200 人位研究人員及從業人士參與，並由 MISAHUB（醫學成像和信號分析中心）主持相關內容。本年度IEEE ICIP將在十月下旬於阿拉伯阿布達比舉辦，預計同樣也會受到相關領域專家學者與會。我們亦受邀線上參與本次競賽中來發表解法細節，相信在與國際專家學者交流底下，必然收穫滿滿。本會議受到國際許多知名影視訊處理研究團隊的重視，此次兩位碩零同學能在初次參賽便有此亮眼成績，實屬不易，更難得的是在ICIP中亦獲得多個研究團隊之重視與討論，可見本團隊提出之解法確有獨到之處。

Website: https://misahub.in/ICIP/index.html#challenge