为加强学术交流与合作，精准把脉人工智能前沿发展趋势，推动图像计算及智能应用相关领域的科学研究和学科发展，华侨大学计算机科学与技术学院和拉斯维加斯手机娱乐网站 厦门会员活动中心将于2024年7月12-13日在华侨大学厦门校区举办2024年CSIG海西图像计算与智能应用前沿研讨会。

活动信息

主办单位：拉斯维加斯手机娱乐网站 （CSIG）

承办单位：华侨大学计算机科学与技术学院、拉斯维加斯手机娱乐网站 厦门会员活动中心

时间：2024年7月12日-13日

参会地址：厦门市集美区集美大道668号华侨大学厦门校区王源兴国际会议中心G103

报名方式：联系邮箱23014083007@stu.hqu.edu.cn

专家介绍

施俊 教授

专家简介：施俊，上海大学通信与信息工程学院，副院长、教授、博导。中国科学技术大学电子工程与信息科学系本硕博连读，美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者，香港理工大学短期访问学者。主要研究医学超声智能分析、医学影像分析、医学成像方法。主持了国家自然科学基金等国家级项目，作为合作单位负责人参与国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金重点项目，以及主持上海市科委、教委等项目。已发表国际期刊和会议论文100余篇，包括高被引论文3篇，授权专利5项，获批软件著作权2项，荣获2022年“IEEE EMBS Best Paper Award”。获2023年“2023 年产学研合作创新成果奖”一等奖（排名第二）、2022年“上海医学科技奖”二等奖（排名第二）。

报告题目：提升单模态影像CAD性能的深度学习方法研究

报告摘要： 随着人工智能技术的飞速发展，基于医学影像的智能分析、诊断已经成为学术和工业界的热点。虽然多模态影像提供了更为全面的诊断信息，能提升诊断准确性，但通常面临着严重的小样本问题。单一模态的影像诊断在临床上更为普遍，但所提供的信息量较为有限，从而影响了其对应的CAD模型的诊断准确性。针对此问题，本报告重点介绍课题组在基于弱监督学习、特权信息学习和联邦学习方面的工作，提升单模态影像CAD的性能。

段玉萍 教授 

专家简介：段玉萍，2012年在新加坡南洋理工大学大学取得计算数学博士学位，2012-2015年在新加坡科技研究局资讯通信研究院担任研究科学家。2016年任天津大学应用数学中心教授，博士生导师，2023年加入北京师范大学数学科学学院。主要研究方向包括变分图像处理方法和模型驱动的深度学习方法，已在IEEE TPAMI, IEEE TIP，IEEE TMI，SIIMS，IP，JSC等重要学术期刊和CVPR，MICCAI，ISBI等国际会议上发表研究论文60多篇，已授权国际/国内专利4项，先后承担中组部青年千人项目，国家自然科学基金项目2项和天津市重大科技专项1项，参与科技部重点研发计划变革性技术关键科学问题项目1项。

报告题目：Effective learning-based models for differential diagnosis of skin diseases

报告摘要：Diagnosing malignant skin tumors accurately at an early stage can be challenging due to ambiguous and even confusing visual characteristics displayed by various categories of skin tumors. We achieved improvements in prediction accuracy of skin diseases by using multi-scale information, multi-modal information and characteristics of the inherent distribution of the data. Extensive numerical experiments demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed methods, especially for the rare skin diseases.

高跃 长聘副教授

专家简介： 高跃，清华大学长聘副教授、博士生导师，国家青年特聘专家、DeepTech 2022年中国智能计算科技创新人物。主要研究领域为人工智能、计算机视觉及医学图像处理，提出并发展了超图计算理论及方法，实现了高阶关联的结构建模与计算，有效应对数据不足和信息关联复杂等挑战，应用于视觉目标检测、医学辅助诊断等领域。研究成果在IEEE TPAMI等发表论文百余篇，论文引用万余次，出版《Hypergraph Computation》等英文专著，多次入选科睿唯安高被引科学家和爱思唯尔中国高被引学者，担任International Journal of Computer Vision和Medical Image Analysis等国际重要期刊编委。曾获得中国电子学会自然科学一等奖、福建省科技进步一等奖等。

报告题目：超图计算

报告摘要：许多生物、社会和技术系统的复杂性源于系统单元之间丰富性的相互作用。社会交流、化学反应、生命系统到生态系统中相互作用通常发生在三个或更多对象的组中，并不能简单地用二元关系来描述。有效地利用这些高阶关联结构能够增强对各类系统的建模能力，帮助理解和预测其动态行为。超图是建模此类高阶交互、即高阶关联的天然结构。实际应用中通常也面临数据不足和关联复杂难题。本报告主要介绍面向高阶关联的超图计算理论、方法及应用。具体而言，从由数据到高阶关联的映射、由高阶关联到语义表示的映射及高阶关联语义领域泛化三个维度介绍高阶关联的超图结构建模、数据和高阶关联协同的超图语义计算及面向不同领域的超图计算应用相关进展。

李阳 教授

专家简介：李阳，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授、博士生导师，副院长，国家杰出青年基金获得者、国家级青年人才。2011年毕业于英国谢菲尔德大学自动控制与系统工程系，获哲学博士学位。2012年12月入选北京航空航天大学“卓越百人”海外人才计划。2013年2月起在北京航空航天大学模式识别与智能系统实验室工作。主要从事医学影像数据分析与处理、脑机接口与神经康复工程等方面的相关研究工作。主要研究手段包括脑电图(EEG)，结构及功能性磁共振成像(DTI/fMRI)，以及深度学习等计算分析方法。研究成果以第一/通讯作者在国际学术刊物上发表SCI论文60多篇，包括IEEE Transactions on Medical Imaging、Medical Image Analysis、Annals of Neurology及自然语言处理领域CCF-A会议ACL等。近五年主持国家级、省部级等科研项目10余项，其中包括国家自然科学基金重点、国家重点研发计划专项项目、北京市自然科学基金专题重点项目等。曾获英国谢菲尔德大学“哈里沃辛顿”学术奖、英国“优秀自费留学生奖”，研究成果获吴文俊人工智能自然奖、中国体视学“青年科技奖”等。担任国际期international Journal of Biomedical Engineering and Science 编委等。

报告题目：医学图像智能诊断关键技术研究进展

报告摘要：本报告介绍与临床深度合作，采用多模态个体化脑网络与小样本深度学习融合的研究方法，结合临床知识驱动，探讨基于电生理数据、多模态结构/功能影像数据驱动模型假设，如何用于揭示脑疾病的脑活动机制，解决神经慢性脑疾病发病机理不明且误诊率高、临床难以有效检测大脑异常活动机制等问题。揭示了临床神经慢性脑疾病的潜在脑功能异常活动机制，为探索神经慢性脑疾病的个体化脑功能网络异常连接机理提供了理论基础和技术支持，为神经系统个体化神经调控与康复治疗干预提供了量化评估分析工具。