报告题目：基于机器学习的医学图像处理方法研究
报告人： 杜少毅 教授
报告时间：2024年10月25日（星期五）下午14:00-15:00
报告地点：藕舫楼802，腾讯会议394-556-051
主持人： 陈允杰 教授
报告摘要：随着科技的发展，医学成像技术不断进步，从最初的X射线成像到后来的CT、MRI、超声等多模态成像技术的应用，使得医生能够获得患者体内结构和功能的详细信息。然而，这些技术产生的大量复杂数据给医生带来了新的挑战，如何高效、准确地解读这些信息成为关键问题。首先，针对病灶形态特征提取难导致的检测不准确、超大尺度图像分割难且识别精度差等问题，提出了相应的深度学习方法，完成了精确的医学影像检测、分割和识别。其次，针对预测精准性差的问题，利用临床先验知识引导，构建了基于混合增强智能的预测模型。最后，在上述研究基础上，构建基于认知计算的精确辅助诊断模型，探索可解释性辅助诊断方法，从而帮助医生更准确地定位病灶，减少误诊率，及时采取有效的治疗措施，显著提高患者的治愈率和生存质量。
报告人简介：杜少毅博士，西安交通大学教授，闽江学者讲座教授，博士生导师。中国自动化学会混合增强智能专委会副秘书长，陕西省计算机学会生物医学智能计算专业委员会副主任。主要研究领域为医学图像处理和三维重建。在国内外期刊和会议上发表论文200余篇，SCI检索论文100余篇，其中以第一作者或通讯作者在TPAMI、TIP、TNNLS、TCybernetics、MedIA等期刊和CVPR、AAAI等会议上发表论文140余篇，SCI检索论文70余篇，ESI高被引论文5篇，焦点论文1篇，获ICME、ACCV、ICIMCS等国际会议论文奖；还担任国内外期刊NPL、MTA、JORSC和模式识别与人工智能的客座编辑。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等国家级项目7项，省部级项目8项。申请国家发明专利50余项，获授权国家发明专利30余项。曾获国家自然科学奖二等奖（2016）、高等教育（研究生）国家级教学成果奖一等奖（2022）、教育部自然科学奖一等奖（2015）、中国电子学会科学技术奖自然科学奖一等奖（2022）、陕西省科学技术二等奖（2012）、陕西高等学校科学技术研究优秀成果奖一等奖（2024、2022）和IEEE智能交通学会杰出研究团队奖（2014）。
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2024年10月23日