在AI新基建時代，智慧化醫學影像已成為一種時代趨勢。然而，醫學影像AI模型在臨床開放環境中的安全性仍未得到有效保護，成為一個亟待客觀評估和解決的問題。讓使用者明確知道AI模型的安全執行邊界，並據此合理使用AI模型且針對性地增強模型安全性，是 RobustM IA 計畫的終極目標。
歡迎大家前來註冊並體驗RobustMIA， 新使用者可以獲得美團優惠券 。期待您的體驗！
近年來，深度學習在醫學影像的研究與套用熱度不斷攀升。每當有新的深度學習模型湧現，公眾的關註焦點往往集中於模型在特定、封閉的醫學影像數據集上的效能表現。
Huang et.al, 「Segment Anything Model for Medical Images?」, Medical Image Analysis, 2023.
然而，深度學習模型作為復雜系統，容易受到諸多影像因素的影響，如 影像雜訊、灰度畸變、傳輸損失、對抗擾動等 ，從而表現得異常脆弱、失去安全保障。醫學影像AI模型倘若在開放、不可控的臨床環境中沒有良好的穩定性，那麽在其套用將存在巨大的風險隱患！
面臨醫學影像AI模型安全性，有多個關鍵問題待解答：醫學影像AI模型的安全性如何有效量化評估？使用者自己的AI模型是怎樣的「六邊形戰士」？每個醫學影像AI模型的安全邊界在哪裏？如何基於安全邊界，不斷完善增強模型的安全性？
我們調研了相關評估AI模型穩定性測試的平台，發現當前領域內罕有針對醫學影像AI模型穩定性的公開評估系統。因此，團隊提出並構建了 第一個醫學影像AI安全性測試平台 ——RobustMIA（Robust Medical Image Analysis），致力於讓醫學影像AI模型能「量力而行」、越來越安全。
RobustMIA與現有評估模型穩定性平台的對比
作為第一個醫學影像AI穩定性測試平台，RobustMIA遵從以下設計理念：
安全攻擊方法專業且多樣，支持分類/分割/檢測，全面評估模型穩定性。
AI模型安全性指數客觀定量，模型安全能力邊界清晰化。
RobustMIA分數參考價值高、指向明確，與模型穩定性線性強相關。
采取「測後即焚」宗旨，保護使用者測試私密與資源。
AI模型安全指數與排行共享，促進社群發展與繁榮。
接下來，讓我們一起來深入了解RobustMIA， 揭開RobustMIA平台的面紗：
01
全方位評估模型穩定性
RobustMIA支持
分類，分割，目標檢測
三大常見任務。總共上線
36種
攻擊方式用於評估模型穩定性，從基礎的影像處理攻擊到高階對抗攻擊均有涉及，還針對醫學影像使用特定的攻擊（散斑雜訊、ELD雜訊），旨在360°無死角測試模型穩定性。
RobustMIA內建攻擊方式
0 2
上手簡單易懂
現有的模型穩定性評估產品互動方式繁雜，部署困難，模型、數據打包要求苛刻，使用起來總有種抓耳撓腮 的感覺。
但隨著RobustMIA面世，這種情況將不復存在！
RobustMIA平台為使用者提供友善的互動方式。平台提供完善的 說明文件 以及錄制詳細的 視訊教程 ，幫助使用者輕松上手RobustMIA。此外，為了方便使用者上傳模型和數據，平台提供相關的程式碼樣版，使用者只需簡單修改即可上手。
RobustMIA說明文件和視訊教程
0 3
支持使用者上傳私有數據
不同於其他模型穩定性評估產品只能使用特定的數據進行測試，RobustMIA允許使用者自由上傳數據，更加精確地評估模型的穩定性。
然而，您是否擔心上傳私有數據存在風險？
無需有這種顧慮，平台承諾：測試結束後立即刪除上傳的模型檔和數據檔，實作 「測後即焚」 。
0 4
視覺化界面豐富
RobustMIA設計的測試結果頁，從多個維度展現模型的穩定性：
① 測試分數 ：平台對模型穩定性的整體量化評分；
② 雷達圖 ：平台對模型不同攻擊方法的得分統計；
③ 散點擬合圖 ：模型受到 不同攻擊方法的 輸出結果。
使用者可以一鍵生成測試報告，以便隨時查閱。此外，RobustMIA還針對每種任務各設定一個排行榜，支持各使用者「同台競技」。
RobustMIA測試分數、雷達圖、散點擬合圖
RobustMIA分數排行榜
0 5
測試分數權威可靠
RobustMIA內測了近百個經典模型在分類、分割和檢測任務的穩定性強弱，透過對照實驗驗證了RobustMIA 的有效性。
RobustMIA內部部份模型測試分數
看了上述介紹
是不是迫切想要知曉自己模型的穩定性呢？下面演示RobustMIA具體操作流程。
① 進入RobustMIA網址： https://robustmia.com
RobustMIA首頁
② 點選右上角「登入」按鈕，掃碼關註公眾號獲取驗證碼進行登入。
登入
③ 進入測試選擇模型型別並上傳模型、數據檔（模型檔的樣版從使用指南中下載）。
上傳檔
④ 開始測試，使用者即時檢視測試行程。
RobustMIA測試過程
⑤ 測試完畢，結果頁視覺化模型的穩定性。
RobustMIA結果頁
RobustMIA團隊為新使用者準備以下福利
✨ 1.註冊成為新使用者，透過問卷，即可獲得美團5元優惠券。
⭐ 2.送出模型，成功測試生成模型穩定性分數，並分享測試報告，即可獲得美團10元優惠券。
💪 怎麽樣，這個既可以測試模型穩定性，又可以領取獎品的醫學影像AI穩定性測試平台RobustMIA是不是讓您狠狠心動了呢。即刻體驗與試用吧！
RobustMIA網址 ：
https://robustmia.com
RobustMIA視訊教程：
https://www.bilibili.com/video/BV16N4y1b73d
團隊介紹
RobustMIA 由深圳大學醫學部醫學超聲計算實驗室（Medical Ultrasound Image Computing Lab, MUSIC）的倪東教授和楊鑫助理教授等帶隊研發。 團隊成員超過10人，歷時近一年，目前仍在全力進行大振幅的最佳化。自研發初期起，RobustMIA一直專註於解決醫學影像AI領域長期存在的安全問題，不斷推動醫學影像AI基礎建設。RobustMIA承諾持續進行更新和最佳化，追求創造醫學影像AI更為安全的未來。
團隊成員
