报告题目：智能医学图像处理

报告摘要

智能医学图像处理是智能医疗的重要分支，也是医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。然而，医学图像具有“样本量小”、“特征维度高”、“特征表达性差”等局限性，增加了智能医学图像处理在临床应用的难度。本报告以医学图像为切入点，基于人工智能方法，重点介绍智能筛查、智能检测和智能诊断三个方向的研究工作。1）针对超声工作流程难以标准化、标准切面提取困难、不利于疾病筛查等问题，提出将传统特征和深度特征相结合的方法，构建超声图像质量评估、分割和识别的模型，提高超声筛查效率及检测效果。2）针对临床上疾病检测耗时费力、自动化程度低等问题，提出基于深度学习的高精度智能检测模型，实现对宫颈癌、黑色素瘤、眼科疾病等的临床辅助检测。3）针对大多数脑疾病临床诊断标准模糊、主观性强、患者特异性高、个体差异性大、数据维度高等难题，结合传统机器学习和深度学习的方法，通过时空约束和纵向分析等挖掘大脑的生物标记物，实现脑疾病智能诊断。

嘉宾简介

雷柏英，深圳大学研究员、（留学）博士生导师、深圳大学“荔园优青”、深圳市海外高层次人才（孔雀计划）、深圳市高层次后备级人才，深圳市孔雀团队核心成员等。先后在澳大利亚詹姆斯库克大学、新加坡信息通信研究所、新加坡南洋理工大学、美国北卡大学教堂山分校、宾夕法尼亚大学、法国计算和自动化研究所等多所科研机构进行研究和访问。一直从事医学图像处理、模式识别和人工智能的研究工作。在MedIA、TMI等顶级期刊以第一/通讯作者（含共同）等发表SCI论文90篇（16篇IEEE汇刊，27篇中科院1区，1篇ESI高被引），共发表了200余篇国际期刊和会议论文。谷歌学术总引用3218次，单篇文章最高引用220次，H指数28。已申请30余项发明专利，其中16项已获授权。现主持国家自然科学基金面上项目等各级项目共17项。现任IEEE TMI 副主编、Medical Image Analysis(中国4人)、Neural Computing & Application 等5种SCI期刊编委。现为IEEE 高级会员，IEEE Bio Imaging Signal Processing (BISP) Technical Committee (TC) 技术委员会委员(中国1人)，医学图像顶级学术会议MICCAI2021领域主席，中国生物医学工程学会青工委委员，获吴文俊人工智能科学技术奖三等奖，深圳市科学技术奖1等奖。

特别感谢本次Webinar主要组织者：

赵世杰（西北工业大学）