CSIG图像图形学科前沿讲习班—“AIGC时代的全栈全谱医疗人工智能”

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CSIG图像图形学科前沿讲习班—“AIGC时代的全栈全谱医疗人工智能”

时间：2023-06-13 来源：中国图象图形学学会

2023年6月10-11日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办、云南大学、云南省第一人民医院、昆明理工大学、云南云上云大数据产业发展有限公司、CSIG机器视觉专委会联合承办的第24期CSIG图像图形学科前沿讲习班（IGAL24）在昆明——云南省第一人民医院二号楼会议厅圆满闭幕。

本期讲习班以“AIGC时代的全栈全谱医疗人工智能”为主题，共有86人报名参会，特邀医学影像分析、计算机视觉与人工智能领域著名专家学者作特邀报告，分享最新成果，明确技术难点与挑战，为未来医疗行业的创新发展指明方向。本次讲习班由云南大学陶大鹏教授、云南省第一人民医院彭俊教授、昆明理工大学李华锋教授担任学术主任，来自中国各地的高校教师、学生、企业工程师和医学研究者等踊跃参加，使讲习班现场座无虚席，氛围热烈。

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图1 静待讲习班开幕

6月10日上午举行的开班仪式上，首先由学术主任云南大学教授陶大鹏代表主办方发表了热情洋溢的致辞。他对报告嘉宾们为大家带来了领域内的核心观点和前沿技术表示了崇高的赞赏。陶教授还衷心感谢来自全国各地的参会者对本次活动的鼎力支持，并寄予期望，希望所有与会科技工作者能在为期两天的学习和交流中获得丰富的收获。

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图 2 学术主任陶大鹏开幕式致辞

接着学术主任李华锋在讲习班上介绍了中国图象图形学学会的发展历程，并热情地欢迎与会人员加入学会成为CSIG大家庭的一员，共同推动该领域的发展。

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图 3 学术主任李华锋对CSIG作介绍

最后，云南省第一人民医院/昆明理工大学附属医院科教处长、胸外科主任医师、教授、博士研究生导师彭俊代表承办方致辞，对参会人员表示热烈欢迎，鼓励大家能够积极参与讲习班的学习和交流，共同推动人工智能在医学领域的发展与应用，为人类的健康和福祉做出更加重要的贡献。希望这次讲习班能够激发出更多的创新思维和合作机会，让医学领域的发展迈上新的台阶。

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图 4 学术主任彭俊欢迎致辞

6月10日上午讲习班第一场报告，上海科技大学教授、生物医学工程学院创始院长、上海联影智能医疗科技公司联席CEO沈定刚以“智能影像技术快速研发与转化”为题，介绍了全栈、全谱智慧医疗中的人工智能方法。涵盖整个临床工作流程，包括数据采集、疾病检测、随访、诊断、治疗和结果预测。沈老师介绍了医学影像成像和临床应用中创新技术的开发和实施细节，特别是在快速MRI、低剂量CT/PET采集和临床诊断/治疗方面的应用。他的报告为与会者如何将科研与实际应用相结合，以及如果开展可落地应用的研究提供了宝贵意见，揭示了医学影像人工智能领域的最新进展和前沿技术，对推动临床实践和诊疗具有重要的现实意义。沈老师的报告激发了与会者的兴趣，报告结束后与会者排起来了长队等待与沈老师进行交流探讨学术问题。

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图 5 沈定刚教授作报告

紧接着，中科院深圳先进研究院的研究员、博士生导师，王珊珊老师以“知识驱动的机器学习智能医学成像与分析”为题，介绍利用医学影像领域知识进行机器学习建模的探索。探讨如何将领域知识融入机器学习模型，以提高医学影像的智能分析能力。同时，还提出一些开放性问题，与大家一起探讨如何进一步推动医学影像领域的研究和应用。

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图 6 王珊珊研究员作报告

最后，北京师范大学人工智能学院教授、博士生导师邬霞，以“脑功能影像智能分析”为主题，围绕脑功能影像的三个重要特点，即结构复杂、时空共变和来源异构，进行了一系列智能分析算法的介绍。相关研究成果为精确描绘脑认知过程以及辅助脑疾病的诊断和预测提供新的思路。通过应用智能分析算法，能更好地了解和利用脑功能影像的信息，进一步推动脑科学的发展和临床医学的进步。

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图 7 邬霞教授作报告

6月10日下午，南京航空航天大学教授、博导、副院长张道强，以“智能影像基因组学与疾病诊断应用”为题，介绍了在智能影像基因组学和疾病诊断应用方面取得的最新进展。内容涵盖了医学影像快速重建、多图谱医学影像分割、脑网络分析、多模态医学图像融合分类和影像基因关联分析等。特别关注阿尔茨海默病、精神分裂症、肺癌和乳腺癌等疾病的诊断应用。通过快速重建技术和多图谱医学影像分割，实现了更高效和准确的医学图像处理。

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图 8 张道强教授作报告

在6月10日下午的第二个报告中，四川大学华西医院/华西临床医学院院长，教育部长江特岗学者，国家精准医学产业创新中心主任，教育部疾病分子网络前沿科学中心主任，四川大学华西医院呼吸健康研究所所长，教授，博士生导师李为民，以“人工智能技术赋能肺癌早筛早诊早治”为题，介绍了人工智能技术在肺癌早筛、早诊和早治上的重要性以及应用前景进行了介绍。

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图 9 李为民教授报告现场

6月11日上午，复旦大学信息学院教授，博士生导师郭翌，以“智能超声成像、分析与装备”为题，介绍了智能超声成像、分析与装备领域的关键科学问题和最新研究成果。她着重讲解了超声影像高分辨率成像算法、基于有限标注的超声影像分析方法以及高可靠性的临床诊断模型构建等高水平研究成果。此外，她还介绍了她们研发的便携式智能超声仪器以及应用情况。

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图 10 郭翌教授作报告

紧接着，南京大学计算机系副教授/博导史颖欢，以“从域适应到域泛化”为题，介绍了在真实的医疗图像处理场景中，当通用大模型部署于特定任务时，会遇到训练数据（源域）和测试数据（目标域）的分布差异带来的挑战。同时介绍了课题组在2022-2023年针对域泛化取得的研究成果。这些成果对提升模型在实际应用中的泛化性起到了积极的促进作用。

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图 11 史颖欢副教授报告现场

在6月11日上午的最后一场报告中，来自上海科技大学生物医学工程学院研究员、助理院长王乾研究院，以“医学图像生成与融合”为题，介绍了医学图像生成及其融合的最新进展。同时，指出医学图像生成仍然面临一些技术挑战，例如如何提高生成图像的逼真度和质量。报告还探讨这些潜在问题以及未来的应用领域。

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图 12 王乾研究员作报告

6 月11日下午，北京邮电大学人工智能学院刘勇教授，以“基于多源高维异构多模复杂脑影像的阿尔茨海默病早期智能识别研究”为题，介绍了研究团队在该研究方向上取得了最新研究成果，揭示了阿尔茨海默病等疾病在脑结构和脑功能方面具有高敏感性、高特异性和高泛化性的脑异常表征。同时，分析了基于多中心多模态高维异构磁共振影像寻找客观定量、可重复、有生物学意义的阿尔茨海默病早期识别影像学标记的可行性。

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图 13 刘勇教授作报告

最后，上海科技大学生物医学工程学院常任轨副教授、研究员、博导、脑疾病与智能计算实验室主任张寒，以“基于脑影像和人工智能的脑发育和脑疾病研究”为题，介绍了基于多模态脑影像和人工智能分析的婴幼儿脑发育队列建设，脑发育图谱构建，脑发育水平预测，以及脑老化队列建设，异常老化早期识别和评估等方面的工作。这些工作有助于增加对脑发育和脑疾病的理解，为相关领域的研究和临床应用提供重要的支持。

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