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第二届人工智能与医学影像前沿技术研讨会顺利召开

2022-11-11

2022年11月5日,由浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)承办的第二届人工智能与医学影像前沿技术研讨会在杭州盛泰开元名都大酒店会议厅召开。此次研讨会由中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会、中国图象图形学学会医学影像专委会联合主办,共同分析探讨人工智能技术在在医学影像等相关领域的基础研究、最新成果、研究动态及发展趋势,通过此次研讨会为相关领域的科研人员提供了学习和交流的平台。此次研讨会邀请了多位在相关领域取得突出学术成果的专家学者做学术报告和经验分享,大家在交流探讨中互学互鉴、共促共进。

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图 1 会议现场

参加此次研讨会的有:南方医科大学陈武凡教授、电子科技大学陈华富教授、浙江大学夏灵教授、刘华锋教授、吴丹教授、李玺教授、东南大学陈阳教授、杭州电子科技大学厉力华教授、中科院自动化所胡振华研究员、北京航空航天大学许燕教授、南昌大学刘且根教授、中科院深圳先进研究院王珊珊研究员、以及我校计算机科学与技术学院(人工智能学院)副院长蒋明峰教授等三十余名受邀专家学者以及其他相关领域老师和同学们。

 

1、研讨会序幕

本次研讨会采取线上线下结合的方式进行。浙江理工大学产业技术中心副主任兼科学技术处副处长吴震宇教授在致辞中对与会专家学者表示热烈欢迎和衷心感谢。他说,面向智能软件系统和智能大数据技术发展和应用的大背景下,医学影像技术作为AI赋能的最有价值的应用场景之一,已经成为了信息科学和临床医学共同关注的研究热点,不仅推动传统医学健康领域的快速发展,也催生了一批新的医疗模式,期望今天的研讨会能够为大家搭建医工结合的交流、合作平台,促进跨学科思维的交叉碰撞。

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图 2 吴震宇教授致辞

 

 

2、研讨会进行时

在专家报告环节,南方医科大学陈武凡教授作了题为《光声断层与电特性断层高分辨成像研究》的报告。陈武凡教授在国内率先开展光声断层成像与电特性断层成像研究的部分系统性研究成果。陈武凡教授的研究从光声断层成像(PhotoacousticTomography - PAT)成像数学模型与迭代重建方法等方面尝试解决光声图像解剖学信息缺失的问题,将为肿瘤转移与新药物研制提供新的可视化技术与科学评估方案。

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图 3 陈武凡教授作线上报告


         电子科技大学陈华富教授表示精神分裂症、抑郁症等精神和神经疾病发病率和漏诊率高,影像特征不明显,尚无客观指标用于早期诊断、风险评估及治疗方案的选择。陈华富教授介绍了利用磁共振脑成像提供的精神疾病脑功能和结构影像信息,探测脑功能活动特征,静态功能网络、动态功能网络和结构网络特征,揭示精神疾病的影像学神经机制,以及发展多模态网络特征人工智能模式识别方法,揭示神经精神疾病影像学特征,提高分类准确率,为临床诊断和评估提供信息学客观的指标。

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图 4 陈华富教授作报告


浙江大学李玺教授在报告中主要围绕数据驱动的人工智能学习方法,进行大规模图像/视频数据的视觉特征学习,从目标视觉感知特性、视觉特征表达、深度学习器构建机制、高层语义理解等多维度视角进行了深入剖析,并引入了大规模视觉特征学习所涉及的主要研究问题和技术方法。然后系统地回顾了视觉特征表达和学习领域的不同发展阶段,介绍了近年来他们利用视觉特征学习进行视觉语义分析和理解所做的一系列代表性的研究工作及其实际应用。

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图 5 李玺教授作报告


    杭州电子科技大学厉力华教授表示,随着人工智能技术的发展,医学影像的智能计算也取得极大的进步。厉力华教授以肿瘤智能化诊疗为背景,介绍了近年来团队在多参数影像、跨参数影像和混合数据/影像智能计算方面所开展的几项研究工作,从临床视角分析影像智能计算的潜在应用。

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图 6 厉力华教授作报告 


浙江大学刘华锋教授在《多路复用PET成像技术》报告中从正电子发射断层成像(PET)的成像原理、示踪剂、双示踪PET重建技术等多个方面进行了介绍,并重点讨论各类重建技术的优势和不足。最后,对双示踪PET成像技术在多参数、多模态成像领域的发展和应用进行了展望。

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图 7 刘华锋教授作报告 


南方医科大学冯衍秋教授在报告中表示,对于输血依赖性病人,治疗中反复输血使铁在患者体内器官(心脏与肝脏)沉积并造成严重病变,准确地测量肝脏铁沉积对于指导与监控除铁治疗具有重要的临床意义。

 

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图 8 冯衍秋教授作线上报告


北京航空航天大学许燕教授在《无监督和弱监督学习的医学及病理图像配准探索》报告中提出一系列弱监督或无监督深度学习的可形变医学图像配准算法,能够同时提取图像的特征并生成光流场,可用于配准细微的组织结构。在3D的医学图像和2D的病理图像上都获得了很好的准确率。

 

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图 9 许燕教授作线上报告


中科院自动化所胡振华研究员在报告中表示,常规诊疗手段难以发现微小病灶成为导致肿瘤复发的重要原因,光学分子影像技术由于其分辨率高等优点常用于术中检测微小病灶。针对微小肿瘤检测这一临床难题,提出了基于人工智能(AI)的近红外二区荧光成像技术,对成像策略、系统性能、诊断效能赋能。

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图 10 胡振华研究员作报告


南昌大学刘且根教授在《对MRI和CT成像中建模对象的几点思考》报告中表示,在成像科学特别是MRI和CT成像中信息处理技术发挥了巨大的作用,通过梳理近几十年的发展历史可以发现,无论是从与成像系统密切相关的对象建模、到对象属性的挖掘和图像处理、还是大数据智能学习,对成像系统对象建模的独特理解和普适性智能信息技术的提升是其两大关键要素。

 

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图 11 刘且根教授作报告


中科院深圳先进研究院王珊珊研究员作了题为《智能快速磁共振成像与定量分析》的报告,报告中研究了深度学习快速成像方法,并且进行多序列数据无监督配准学习以及自动高精度的病变分割,尝试了结合多模态的人工智能组学分类。

 

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图 12 王珊珊研究员作报告

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图 13 分享会现场


     南大学杨冠羽教授在面对肾肿瘤部分切除手术以及冠脉定量评估等临床实际需求, 杨冠羽教授带领团队有针对性地设计了融合不同先验知识的深度学习分割模型,在保证分割精度的同时,大大降低了模型训练对大量精细标注数据的依赖。

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图 14 杨冠羽教授作报告


浙江大学赵立研究员在《磁共振脑结构分割和应用》报告中介绍了胎儿脑分割和脉络丛分割两方面的工作。他表示,近年深度学习的成功为磁共振图像的分割提供非常有力的技术支持,也使探索更精细的脑结构和功能差别成为可能。

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图 15 赵立研究员作报告


  浙江大学余成进博士从无创的影像学、电生理学出发,构建运动特征智能学习模型,心脏电生理信息智能学习模型,学习心肌组织的物理特性。这些模型能够分析心肌的力学和电学特性、静态和动态模式,从而推断心肌的病生理状态,实现心血管疾病的精准无创诊断。

图片7.png图 16 余成进博士作报告


3、圆桌论坛

现在的时代论文投稿在以海量的数量增加,杂志编辑及审稿人的工作量日益加重,优秀内涵的论文因审稿过程粗心大意而被拒稿的几率因此与早年相比大为增加。论文如何有效、高质量投稿,给杂志编辑与审稿人一个好的第一印象,使他们在审稿的过程更加认真仔细,从而优秀论文得到认可,变得非常重要。

本次圆桌论坛从杂志主编、优秀投稿人的角度与大家讨论,如何有效、高质量投稿SCI期刊论文,以提高论文录用。

本次论坛由浙江理工大学计算机科学与技术学院(人工智能学院)副院长蒋明峰教授主持,邀请了中科院深圳先进技术研究院王珊珊研究员、浙江大学赵立研究员、浙江大学吴丹研究员、大连理工大学邓冬东副教授和浙江大学崔佳楠博士后分享了自己的经验并解答了以下问题:

(1) 论文如何给杂志编辑和审稿人一个好的第一印象,如何避免论文不经送审直接被拒;
(2) 论文外审已经很长时间,还没有收到审稿意见,如何有效的与编辑沟通,使编辑能够推进论文的审稿;
(3) 如何应对论文审稿意见的回复,尤其是一些难以回复的问题,如何巧妙的回答,而使编辑和审稿人都满意;

 

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图 17 圆桌论坛

 

4、研讨会尾声

在提问环节,各位专家学者们进行了一系列探讨,多元的思想在其中激烈碰撞,精彩的内容让现场师生收获颇丰。

现场学术氛围浓厚,参加交流会的许多同学正在进行相关的科研学习或者刚刚步入学术科研的殿堂,相信本次会议上各位专家学者的精彩报告和交流研讨对于他们的学术生涯会有许多帮助。

 

图 18 观众聚精会神听讲

图 19 现场研讨互动

图 20 现场同学提问题

5、专委会工作会议

在学术报告之后,医学影像专业委员会以线上/线下结合的方式召开了2022年度的工作会议,会议总结了2022年度的专委会工作进展和取得的成绩,并讨论了2023年度的工作计划。

 

来源:CSIG医学影像专委会