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中国图学学会 “奋发图强”博士生Workshop2024年度第二期(总第9期)成功举办
文章来源: 发布时间: 2024-05-18 浏览量: 0

       2024年5月10日下午,中国图学学会“奋发图强”博士生Workshop2024年度第二期(总第9期)以线上线下相结合的方式成功举办。通过腾讯会议+哔哩哔哩“图学大讲堂”+微信视频号中国图学学会累计参会人数3500余人,线下定向邀请嘉宾参会10余人。此次活动聚焦于“医学影像大数据智能量化解析研究”,旨在促进图学领域博士生在医学影像大数据智能分析方面的研究与发展。

       本次活动由中国图学学会主办,中国图学学会青年工作委员会承办,得到了业内专家和学者的广泛关注与支持。由中国科协第九届青年人才托举工程被托举人、北京航空航天大学医学科学与工程学院副教授、博士生导师唐振超发起并主持,主题为“医学影像大数据智能量化解析研究”。

中国科协第九届青年人才托举工程被托举人

唐振超副教授主持活动


       本次活动邀请了3位在读博士生和1位青年学者作报告和分享:

       首先,北京航空航天大学生物与医学工程专业的四年级博士生赵立涛为我们带来了题为《深度学习辅助前列腺癌MRI术前风险分层及不良病理预测研究》的报告。她指出,MRI以其无创、快速且图像质量高的特性,已经成为前列腺癌术前诊断的关键工具。然而,传统的基于视觉检查的MRI影像评估方法受限于获取信息的有限性,常导致诊断特异性不足、评估结果难以精确量化以及对评估者专业经验的过度依赖。为了克服这些挑战,赵立涛博士深入探讨了如何利用人工智能方法对MRI影像进行量化分析,以期实现对前列腺癌风险程度的术前精准评估,从而为前列腺癌的精准诊断提供新的思路与方向。

  

       其次,北京航空航天大学生物与医学工程专业的三年级博士生李怡濛带来了《基于磁化响应模型的磁粒子成像方法研究》的报告。她指出,磁纳米粒子成像作为一种新兴的分子影像技术,具有巨大的应用潜力。目前,该领域的研究热点之一在于探索准确的磁化响应模型。一个精确的磁化响应模型不仅可以模拟磁粒子成像的整个过程,还能优化重建算法,从而显著提升磁粒子成像的分辨率。在报告中,她围绕磁化响应模型的构建、算法的优化以及生物应用等多个方面进行了深入的探讨和介绍。

  

       第三,北京航空航天大学模式识别与智能系统专业在读二年级博士生吴坤作了题为《基于自监督预训练的病理全切片图像表征学习与泛癌种研究》的报告。他表示,病理诊断作为癌症诊断的金标准,具有重要意义。随着病理切片逐步实现数字化,图像分析和深度学习技术为肿瘤辅助诊断带来了显著的进步。近年来,大规模图像预训练已经成为视觉研究领域的前沿话题。通过研究自监督学习的病理全切片图像预训练模型,可以高效地完成各种下游诊断任务,并支持泛癌种问题的研究。同时,详细介绍了预训练模型的开发过程,包括泛癌种数据集的构建方法以及模型的训练和推理步骤。研究采用了基于局部聚类kernel的交叉注意(CA)模块,设计了动态更新方位信息的kernel reorientation(KRO)策略。这些模块和策略的结合,显著提高了模型的诊断效率和准确性。

  

       最后,中国医科大学宋江典副教授作为博士生导师和国家公派斯坦福大学访问学者作了题为《医学人工智能前沿进展与机遇挑战》的经验分享,分享了自己在医学影像大数据智能量化解析领域的丰富经验和独到见解:随着大语言模型的迅速发展,医学人工智能领域正迎来一场全新的变革机遇。尤其是在以深度学习为核心技术的医学图像处理领域,当前正处于多模态信息融合的关键发展阶段。这个阶段的进展不仅能够提升图像处理的精准度和效率,还将大幅度改善临床诊断和治疗的效果。从技术进步、临床应用以及多学科交叉的角度,深入探讨医学图像处理领域的关键发展方向。在技术方面,他介绍了最新的深度学习算法和大模型的发展;在临床应用方面,展示了如何将这些技术应用于实际医疗环境中,包括疾病诊断、预后和治疗规划等;在多学科交叉方面,他阐述了生物医学工程、计算机科学和医学等多个学科之间的协同合作如何推动这一领域的发展。此外,他结合了自身在医学图像处理领域的科研经历,分享具体的研究思路与方法,探讨了在实际研究中可能遇到的挑战及应对策略。宋江典副教授的分享深入浅出,既有理论高度,又紧密结合实际应用,为与会者提供了宝贵的学术启示和研究方向。

  

       会议结束前,中国科学院自动化研究所的刘振宇研究员,作为博士生导师、国家优青和北京市杰青,同时也是中国研究型医院学会医学影像与人工智能专业委员会副主任委员,对3位在读博士生的报告进行了精彩点评。他从专业角度对所有研究进行了深入分析,同时表达了对博士生和青年学者培养工作的高度重视,鼓励大家围绕重大需求问题进行深入研究,为推动医学影像大数据智能量化解析领域的发展贡献自己的力量。

  中国科学院自动化研究所刘振宇研究员点评


       本次活动在唐振超副教授的引导下,与会博士生和专家们围绕医学影像大数据的智能化解析方法、应用案例以及未来发展趋势展开了深入的交流与探讨。不仅为博士生们提供了一个展示自己研究成果、学习借鉴他人经验的平台,也为推动医学影像大数据智能量化解析领域的研究与发展注入了新的活力。

       此次Workshop的成功举办,不仅展现了中国图学学会在促进青年学者学术交流与合作方面的积极作用,也为我国医学影像大数据智能量化解析领域的研究与发展奠定了坚实的基础。活动取得了圆满成功。

  

       中国图学学会长期以来一直把青年人才的培养作为重中之重!2017年开始,承办了“中国科协第*次青年科学家论坛”;2018年开始,为了深入贯彻落实中国科协对青年人才培养的新要求,创办学会自己的青年人才学术交流活动品牌——“奋发图强”。“奋发图强”意在“图学研究当自强,奋发有为靠青年!”希望能通过学会的努力,为图学界的青年人才们营造出一方施展才华、交流学习、快速成长的沃土!“奋发图强”青年人才学术交流活动由中国图学学会青年工作委员会负责牵头组织实施。学会的“奋发图强”青年人才学术交流活动由“青年科学家论坛”“青年人才学术沙龙”和“博士生Workshop”三部分组成:论坛自2018年至今已举办了六届;沙龙自2019年至今已举办了20期;博士生Workshop至今已举办了9期。