为促进医学影像智能诊疗领域技术创新与产业发展，建设与培养专业人才队伍，提高相关从业人员的专业技能，根据《人力资源社会保障部办公厅关于印发专业技术人才知识更新工程2024年高级研修项目计划的通知》要求，由中国科协立项支持，中国图象图形学学会(CSIG)承办，华中科技大学、CSIG竞赛与培训工作委员会协办的医学影像智能诊疗领域技术经理人能力提升高级研修班2024年8月18-22日在武汉市成功举办。

本期研修班邀请到来自中国科学院自动化研究所、中国科学院宁波材料技术与工程研究所、同济大学、上海大学、华东师范大学、北京理工大学、华中科技大学、武汉大学、香港科技大学（广州）、湘潭大学、深圳大学等高校、科研院所的专家，围绕医学影像智能诊疗领域进行授课，采取专题讲座、交流研讨等研修方式，由点到面逐步展开，对诸多基础理论和关键核心技术、技术应用等内容展开研讨、交流和教学。来自全国各地医学影像相关领域科研院所、高等院校及企事业单位的科研人员、技术骨干与企业高管等50余人参加了培训。

图 1 研修班现场

中国图象图形学学会副理事长兼秘书长、北京科技大学马惠敏教授在开班仪式上首先对参加本次培训的各位学员表示热烈欢迎，对协办单位华中科技大学表示感谢。她指出，医学影像智能诊疗是契合国家“四个面向”战略需求的关键领域，本次研修班采用主题报告、专题讲座等多元化研讨形式，不仅为学员深入剖析技术前沿理论，还将全面展示相关领域成果转化的创新模式，希望为与会同仁提供一个交流思想、探讨产业发展的平台。

图 2 马惠敏教授致辞

CSIG竞赛与培训工作委员会主任、华中科技大学桑农教授表示，本次研修班的举办得到学会的高度重视，将围绕医学影像智能诊疗的理论方法和临床应用等方面展开深入研讨，是学会推动医学影像智能诊疗相关技术成果转移转化的重要举措之一，希望与会学员能够有所收获。

图 3 桑农教授致辞

华中科技大学电子信息与通信学院副院长杨铀教授指出，人工智能在未来的教育中不是选修课，而是必修课，学院近年来也在人工智能方向进行了持续探索，特别是人工智能与医学影像的创新融合已成为近年来的热点，希望通过本次研修班，汇聚领域内知名专家学者，共同探索医学影像与人工智能融合的新路径，激发新的研究方向与灵感，促进产学研用交流合作。

图 4 杨铀教授致辞

本次高级研修班由华中科技大学杨欣教授、闫增强副教授、王植炜副教授共同主持。

图 5 杨欣教授、闫增强副教授、王植炜副教授主持

中国科学院自动化研究所何晖光研究员作题为《脑机接口技术前沿及其转移转化应用》的主题报告，主要介绍了非侵入式脑-机接口的基本原理、方法和前沿进展，以及脑机接口技术在视觉修复与重建、运动康复、情绪识别的转移转化应用。

图 6 何晖光研究员作报告

同济大学何良华教授作题为《医疗影像组学分析中的AI模型探讨》的主题报告，基于影像采集多模化、影像分析组学化、影像建模智能化的特点，分析其难点与挑战，重点介绍大形变的医疗影像分割，小样本医疗影像分析、临床可解释性建模等内容。

图 7 何良华教授作报告

上海大学施俊教授作题为《基于深度学习的医学影像分类与成像研究》的专题讲座，主要针对小样本医学影像数据，以深度学习为核心技术，介绍相关的弱监督学习、自监督学习、特权信息学习方面的方法，应用于不同影像模态的疾病辅助诊断。并介绍了基于深度学习的MRI超分辨率重建、QSM成像等方法。

图 8 施俊教授作报告

中国科学院宁波材料技术与工程研究所赵一天研究员作题为《多模态眼科图像处理及其应用研究》的专题讲座，分享了课题组近几年在多模态眼科医学图像处理的研究和转化情况，主要包括图像增强、结构提取分割、特征量化、眼科疾病诊断等。

图 9 赵一天研究员作报告

华东师范大学王妍教授作题为《基于医学影像的复原、分割与诊断》的专题讲座，主要从图像复原、分割与诊断几个方面介绍当前医学图像处理的前沿研究以及实验室开展的相关工作，讨论了如何利用最新的人工智能技术克服相关分析难题，充分发挥人工智能在辅助诊疗中的优势，提高医学图像分析的性能和临床价值。

图 10 王妍教授作报告

北京理工大学范敬凡研究员作题为《多模态图像引导手术导航及其转移转化应用》的专题讲座，分享团队针对当前临床医学应用中快速发展的影像引导精准诊疗，在计算机辅助诊疗的精准导航机器人方向的研究成果。

图 11 范敬凡研究员作报告

华中科技大学闫增强副教授作题为《多源异质医学图像计算》的专题讲座，以多源异质医学图像计算为核心，重点讨论规模异质基于冗余感知的收敛对齐、数据异质基于特征校正的数据对齐、标注异质基于噪声建模的标注对齐，并讨论未来多源异质医学图像计算面临的挑战。

图 12 闫增强副教授作报告

华中科技大学刘宏教授作题为《人工智能技术在医学图像处理领域的应用和产业转化》的专题讲座，主要介绍了医学图像的处理技术领域所涉及到的一些有关人工智能的关键技术和典型应用，结合科研和临床实际应用及产业化实例，为从事医学影像智能诊疗领域的技术人员提供了优秀的借鉴和示范。

图 13 刘宏教授作报告

武汉大学许永超教授作题为《医学影像智能分析》的报告，介绍了基于医学影像的分类、分割和异常检测方面的工作，主要涉及脑部、心脏、肺部等影像方面的应用。

图 14 许永超教授作报告

香港科技大学（广州）曾伟助理教授作题为《数据治理与可视化：支撑数据驱动人工智能的基石》的专题讲座，介绍了团队近年来在数据治理领域的工作成果，包括数据多样化分析、数据表征对比、数据增强等，旨在提高人、模型和数据之间的协作效率，为解决复杂实际问题提供支持。

图 15 曾伟助理教授作报告

湘潭大学胡凯教授作题为《基于深度学习的医学图像分析及应用》的专题讲座，以超声图像乳腺癌分析、CT图像脑出血分割、以及眼科图像处理等为例，介绍了团队在应用深度学习技术和模型进行医学影像分析方面的经验和体会，并探讨在智能医学影像分析领域所面临的机遇与挑战。

图 16 胡凯教授作报告

华中科技大学邱武教授作题为《人工智能在急性缺血性卒中影像学诊断中的应用》的专题讲座，介绍了人工智能技术，如卷积神经网络、生成模型，在急性缺血性卒中影像学诊断中的应用，使临床医生仅依靠简单的CT影像就能做出需更高阶影像才可能做出的决策。

图 17 邱武教授作报告

深圳大学雷柏英教授作题为《人工智能赋能超声图像处理及其应用》的专题讲座，主要介绍了人工智能在各方面超声图像上的应用，包括帮助快速评估图像质量、超声图像分割、多模态超声图像等方面。

图 18 雷柏英教授作报告

本期研修班同时设置了学术交流研讨环节，鼓励学员与授课专家交流互动，深入探讨，现场气氛热烈。

与会学员表示，此次高级研修班邀请到的各位专家学者通过深入浅出的专题讲解，为学员们带来了在科学研究、行业应用的一线前沿成果，也为学员实际诊疗、临床研究带来了新的思路和启发。授课教师也指出，此次研修班的举办，为科研工作者、医师及产业界工程师们搭建了一个面对面的交流平台，为期5天的交流学习过程让与会的讲者、学员们都受益匪浅。

图 19 交流研讨环节

结业仪式上，华中科技大学电子信息与通信学院党委书记葛茜表示，人工智能的高速发展在多个前沿领域均展现出强大的推动力，此次研修班通过各位专家教授深入浅出的讲解以及多样的交流形式，为全体学员带来了丰硕的学习成果，不仅显著促进了医学影像智能诊疗领域的技术创新与产业升级，还有效提升了相关从业人员的专业素养与能力，为行业的整体发展注入了新的活力。

图20 葛茜书记作结业总结

本期高级研修班取得了圆满成功，为我国医学影像和图像图形领域创新发展提供有力的人才支撑，从而服务图像图形技术与实体经济深度融合的战略需要，促进图像图形技术的高效转移和高质量转化，对于利用信息技术改造传统经济、培育发展新质生产力具有重要意义。

图 21 全体合影