近年來，中國宮頸癌的發病呈現年輕化趨勢。宮頸癌主要的臨床治療手段之一是放療，包括四個過程：影像採集、靶區勾畫、放療計劃制定及最佳化和放療計劃實施。一直以來，腫瘤CTV和OAR的勾畫通常由放射科醫生手工完成，這不僅對醫生帶來更多工作負擔，還會因為惡性腫瘤易轉移、浸潤性生長等特性導致誤診和漏診。

近日，中國科學技術大學計算機科學與技術學院博士生導師、計算機系統結構研究室主任安虹教授在第六屆“英特爾杯”全國平行計算挑戰賽（PAC）上，指導了選題為DSU-Net的專案。DSU-Net專案提出一種新型的卷積神經網路（CNN）模型實現對宮頸癌放療靶區的自動勾畫。

“目前深度學習等人工智慧技術已經日漸成熟，宮頸癌放療靶區自動勾畫這個專案的核心技術其實主要是高效能計算系統和軟體的並行最佳化技術”，安虹老師表示，“該專案的重點在於如何最佳化系統來實現高效能計算，專案整套系統全部採用英特爾至強可擴充套件處理器構建的多機多路多核系統，訓練、計算、勾畫都在上面完成。”

而對於為什麼選擇英特爾的全CPU平臺，則有以下幾點原因：

1. CPU系統易於搭建、使用和普及，執行和維護成本低。

2. CPU系統具有通用性和可擴充套件性優良的特點，易於適應臨床應用中各種各樣複雜的計算任務和不同的深度學習模型。

3. CPU系統可訪問更大的儲存空間，易於滿足大資料量醫學影像處理的需要。