王红，西安交通大学生命科学与技术学院，特聘研究员/副教授、博导，西安交通大学青年拔尖人才、陕西省人才、第九届中国科协青年人才托举工程。主要从事可解释智能医学影像处理研究，包括CT成像重建及诊断分析。目前以一作(含共一)/通讯作者身份在The Lancet Digital Health/IEEE TMI/MedIA/CVPR/ICML/IJCAI/ACMMM/MICCAI等国际知名期刊和会议上发表学术论文约三十篇，Google引用单篇最高500余次; 已授权15项国内外发明专利。目前在主持科技部重点研发计划子课题1项、负责并完成横向课题3项。曾荣获2022年度腾讯专利金奖 (第一发明人，集团2/5000+)、2022年腾讯技术大咖计划、2022年度腾讯犀牛鸟全国精英人才培养计划杰出导师奖、2023年世界互联网大会领先科技奖（成果完成人之一）、2024年IEEE TMI杰出审稿人等称号。

报告题目：面向CT诊疗装备的可解释智能重建分析方法

报告摘要：智能化CT诊疗装备的研发是当前我国面临的重大临床需求。当前的核心难点在于如何基于非理想采样数据实现高质量成像进而促进高精度诊断治疗。本报告将围绕CT诊疗装备的智能化进行展开，分别从AI成像重建侧和AI诊断分析侧进行系统性阐述。首先，针对 CT 成像面临的低剂量、稀疏角及金属伪影等实际难题，分别从拉东域空间域联合重建及图像域后处理两个角度，探讨物理成像模型驱动的深度可解释高质量重建方案。而后，在诊断分析侧，鉴于临床场景中数据标注匮乏、开放场景需求动态变化等挑战，通过对领域知识进行数学建模，提出系列通用医学图像分割范式，实现从成像重建到精准诊断的全流程贯通，为智能化CT诊疗装备进行赋能，为临床应用提供一定的技术支撑。

直播时间

8月5日（星期二）19:00-20:00

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