报告题目：多模态医学图像信息挖掘与融合

报告摘要

医学影像被广泛应用于临床诊疗及预后评估。和自然图像相比，医学影像具有显著的领域特点：一般以3D立体形式呈现，图像定量精度要求高，诊断结果对局部纹理细节敏感。近年来，人工智能技术推动医学影像领域不断发展。其中多模态信息融合催生了很多创新技术成果。通过对影像数据进行更丰富、全面的挖掘和分析，可比单一模态的影像揭示更丰富的生理特征。本报告将基于之江实验室医学影像团队针对PET、CT等多模态影像的研究工作，介绍图像重建、目标检测、慢病筛查等具体问题中应用的多模态图像信息处理算法，探讨人工智能技术与经典影像物理原理深度结合的一些机遇和挑战。

嘉宾简介

朱闻韬，研究员，清华大学学士，南加州大学博士，国家海外高层次人才。现任之江实验室健康医疗大数据研究中心副主任，浙江大学光电学院博士生导师。入选中组部青年英才班，获2021世界人工智能大会“长三角人工智能十大杰出人物”、北美核医学年会Arthur Weis Award(首位获奖华人)等荣誉。担任中国图形图像学会医学影像专委会委员，中国生物医学工程学会数字医疗与医疗信息化分会委员。主要从事医学影像研究，研发了全流程一体化PET/CT医学影像系统并进入临床应用。核心技术获中国发明专利授权40余件，美国发明专利授权10余件。

特别感谢本次Webinar主要组织者：

宣锴（南京信息工程大学）