医学图像/眼科影像专题学术分享会
---- IMED第五十二讲、五十三讲
邀请嘉宾：
冯远静教授 浙江工业大学
陆铖副研究员 广东省医学影像智能分析与应用重点实验室
2023年4月19日，IMED团队邀请冯远静教授和陆铖副研究员来医工所为同学们做了一场关于多模态神经微结构成像及其应用、数字病理人工智能及其在肿瘤诊断的讲座。本次讲座激发了同学们科研的兴趣，加深了同学们对与人工智能运用于医学影像处理的认知。
冯远静教授来自浙江工业大学，主要研究医学影像处理，机器视觉，智能优化等；陆铖副研究员来自广东省医学影像智能分析与应用重点实验室，主要从事数字病理人工智能、模式识别、数字与视频图像分析等医工交叉研究。本次分享会由IMED团队的赵一天研究员主持。
图1 冯远静教授为同学们讲解研究背景
冯远静教授分享了主题为《多模态神经微结构成像及其应用》的讲座。首先，他介绍了神经外科设备的发展现状，然后详细介绍了团队的两项工作：多模态脑影响三维自动重建和搭建神经外科手术规划系统云平台。人脑是人体最复杂的器官，对于脑神经的研究对于多种疾病的检测和治疗都具有重大意义，但是目前神经手术面临着病灶靠近脑功能区、贴近重要血管等问题，因此冯远静教授团队搭建的多模态影像自动计算平台致力于完成神经、血管等脑组织的高精度自动重建、多模态脑功能区高维可视化定位。冯远静教授的讲解给同学们带来深刻地思考，马煜辉同学、牟磊同学以及郭家琦同学分别从算法实现、数据来源、平台搭建等多个角度进行提问，冯远静教授一一给出详细解答。
图2 陆铖副研究员为同学们讲解项目经历
陆铖副研究员带来了题为《数字病理人工智能及其在肿瘤诊断和预后中的作用》的讲座。他首先介绍了精准医学和数字病理的研究背景，其中数字图像处理分为深度学习和手工特征两种方法。深度学习可以用于组织病理单元的检测，比如检测和分割细胞核、上皮区域等感兴趣区域。但是目前深度学习是一个黑盒子，而手工特征方法的可解释性更高，它明确知道模型在看什么、推理逻辑是什么。接下来，陆铖副研究员为同学们讲解了他基于手工特征进行的几项工作，比如构建不同细胞核粗来度量不同细胞和的相似程度，致力于检测多细胞核现象，多细胞核指数可以用于预测疾病风险，肺癌生存期的预测等。陆铖副研究员介绍了一种区别于深度学习的医学图像处理方法，扩展了同学们的科研思路。分享结束后，张炯副研究员对目前基于手工特征解决癌症问题的进展发出提问，与陆铖副研究员展开了亲切的交流。卢成钢同学、郝华颖同学以及牟磊同学分别就图像区域划分、疾病特征选取等方向提出疑问，陆铖副研究员根据自己的工作实际作出认真解答。
图3 同学们踊跃提问交流
通过本次的讲座，同学们收获颇丰，不仅拓展了科研的思维，也被两位学者的严谨认真的科研精神所折服。再次感谢两位学者做出的精彩讲座，同时也希望IMED的同学们能不断吸收新的知识，锐意进取，在科研道路上披荆斩棘！