雷峰網訊息，在第五屆影象計算與數字醫學國際研討會（ISICDM2021）的主論壇成功舉辦後，醫學影象分析分論壇於2021年12月19日順利開啟，線上吸引了1.62萬人次觀看。
本論壇主要關注醫學影象分析領域的主要研究趨勢和挑戰，圍繞影象分割、配準、計算機輔助診斷、影象融合、影象分類和識別、引導治療和檢索等方面，介紹了國際的前沿研究和醫學影象分析中的原創性工作。
論壇邀請到了桂林電子科技大學的陳真誠教授、西北工業大學的黃慶華教授、中山大學中山眼科中心的林浩添教授、北京中日友好醫院的馬國林教授、上海交通大學的塗聖賢教授、南京航空航天大學的張道強教授等眾多活躍在醫學影象分析領域的研究學者做線上主題報告。
首先，上海交通大學的塗勝賢教授給我們帶來了主題為“計算冠脈生理功能學評估技術的研究與臨床轉化”的進展報告，塗教授從冠脈支架治療的臨床路徑，即基於影像進血管狹窄形態學檢查來推測病變是否引起顯著心肌缺血（功能學意義）到介紹定量血流分數（QFR）技術研發、註冊及臨床應用的發展歷程。
最後介紹了基於人工智慧的斑塊自動分割方法並提出斑塊穩定性新的評價係數。塗教授的報告深入淺出，從影像學、人工智慧、血流動力學等多學科交叉融合的方面介紹冠脈生理功能學評估的最新技術。
接下來，由南京航空航天大學的張道強教授做主題為“腦影像智慧計算方法研究進展”的報告。
張教授主要從三個方面介紹了最近的研究工作，即影象重建與分割、典型腦疾病早期診斷、人類腦解碼。具體介紹了基於結構增強的生成式對抗網路用於影像資料重建的工作、大腦ROI多圖譜分割技術、基因與腦影像的關聯分析，最後介紹了人類腦解碼，以及不同人視覺差異性消除、校準技術。
然後，有中山大學中山眼科中心的林浩添教授做主題為“眼科人工智慧技術的研發與應用”的報告，林教授從國家重大需求出發，引出醫學人工智慧學科建設的重要性，最後引出眼科與人工智慧結合的關鍵性。
緊接著，林教授介紹了他的團隊近幾年在眼科人工智慧方向的研究工作，從眼前段圖片單病種診療評估、慢病術後智慧隨訪和併發症預測、縱向資料預測高度近視風險、眼底照相診斷多類眼底病變到非影象資料篩查罕見眼病等一系列研究成果，搭建從V1.0先天性白內障診療到V10.0國際首個網際網路醫院實踐的智慧眼科疾病診療平臺。
此外，林教授團隊還率先提出醫療人工智慧技術臨床應用的落地標準、提出人工智慧影像新型“三級診療”模式。最後，也探討了醫學人工智慧教育的新模式，推動醫學人工智慧教育的發展。
此外，本次論壇還有包括腎臟腫瘤CT分割、腦疾病診斷、眼底影像重建等眾多精彩的報告。
比如，來自桂林電子科技大學的陳真誠教授做了“基於混合U-Net模型的腎臟腫瘤CT影象的分割研究”的主題報告，陳教授介紹了全國腫瘤病的現狀及研究的意義，提出利用混合U-Net網路，包括腎臟分割、ROI提取等步驟，最終實現腎和腫瘤的分割。西北工業大學黃慶華教授做了“一種類腦推理框架及其在醫學影象分析中的應用”的主題報告，黃教授首先在研究意義中提出現有計算機輔助診斷系統的不足，接著介紹了整體流程框架，即醫學影象、診斷特徵、診斷語義、知識圖譜、知識張量分析。
最後為我們介紹了乳腺癌超聲可解釋推理診斷系統。中日友好醫院的馬國林教授做了“定量磁敏感圖（QSM）成像的原理及臨床應用”的報告，馬教授從QSM的背景及原理、QSM臨床應用及QSM的展望三個方面全方位介紹了QSM，其中主要介紹了QSM在PD、AD、HD、MS、ALS、鑑別出血和鈣化、測量TBI患者的微出血量的相關應用，也對骨和心臟QSM的應用進行了展望。
湖南大學的方樂緣教授做了“眼科OCT影像智慧重建與分析”，方教授在OCT重建與壓縮、OCT影象病變提取及眼部病診斷方面做了詳細介紹，具體介紹了無監督醫學影象去燥演算法、基於三維自適應稀疏模型的壓縮演算法、基於病變區域引導的深度學習病症診斷方法、眼底影象和OCT影象的特異性模態特徵提取的多模互補演算法。
華中科技大學的楊欣教授做了“醫學影像目標檢測與分割”的研究進展報告，楊教授首先介紹了醫學領域知識約束下的肺栓塞檢測的背景和方法，提出結合醫生的先驗知識，構建多特徵間幾何關聯約束，指導特徵學習的方法，接著介紹了大噪聲標註下的目標分割以及多模態融合分割方法。
哈爾濱工業大學（深圳）的馬婷教授做了“基於磁共振影像的腦齡預測及應用”的報告，馬教授首先介紹了人腦衰老模式，利用人工智慧技術結合神經影像有效識別腦齡變化，然後介紹了基於分佈學習和期望迴歸的輕量級深度學習模型，接著展示了神經疾病腦齡變化表現、腦齡在疾病中的特異性演算法與應用，最後對腦齡工作做了進一步展望。
大會，首先是中國科學院自動化研究所的何暉光教授為我們帶來“面向腦卒中運動康復的雙向腦機介面技術研究”的主體報告。
何教授介紹了新型腦卒中運動障礙康復手段、精細運動想象解碼研究、面向運動皮層重複經顱磁刺激的腦電響應研究，最後做了多模態訊號採集與多模態融合技術研發，實現精細運動想象高精度解碼的展望工作。
南昌大學的黃偉教授做了“面向提升體內與體外診斷效果的影象生成技術研究”的報告，黃教授首先介紹研究意義，然後介紹了基於深度學習、深度判別學習、深度生成對抗學習及其他深度學習（膠囊網路）的思想為計算機輔助診斷提供解決思路。
最後介紹了體外診斷研究的相關工作，並分析了體內、體外診斷的優勢和劣勢，對未來工作做了展望。
四川大學的張意教授做了“基於引數依賴框架的CT重建”的報告，介紹了利用一個模型解決來自不同資料的混合資料的平衡問題的解決方案。
最後張教授也總結了模型的優勢和缺點，並對資料安全性和隱私性以及運用多種形式資料訓練做了未來工作的展望。
百度智慧醫療的許言午博士做了“眼前節OCT-臨床任務和解決演算法”的報告，許博士從眼科影像和前節OCT、臨床任務VS解決演算法及前節OCT電子房角鏡三個方面介紹了他的研究工作，也為大家呈現了他們攜手中山眼科中心，創辦ichallenge系列挑戰賽，並公佈了近年來公開的眼科影像資料集。
溫州大學胡眾義做了“阿爾茨海默症輔助診斷方法研究”的報告，胡教授首先介紹了阿爾茨海默症的研究背景，接著介紹了多模態分類方法、關鍵切片投票法及其他輔助診斷方法，AD早期診斷輔助系統的開發與驗證，比如4D卷積神經網路的AD影像分類等方法。
西北工業大學趙世傑教授做了“基於深度學習的fMRI腦功能網路研究”的報告，趙教授先指出了現有方法不能準確反映出大腦活動的時域尺度，然後介紹了一系列深度神經網路分析方法，全面刻畫腦網路的時空多尺度動態特徵，並應用於腦疾病研究，比如時域自適應多尺度特徵分析方法、空域自適應多尺度特徵分析方法等。
上海交通大學錢曉華教授做了“醫療資料小樣本Vs. AI”的報告，由錢教授的研究生代為做本次報告，首先介紹了基於螺旋變換和模型驅動的TP53基因狀態預測模型，原創性提出腫瘤影像中的小樣本解決方案、解決3D資訊的有效利用問題及構建資料和模型混合驅動的多模態細粒度預測模型，隨後介紹了淋巴結轉移預測及分割模型的效能評估分析，最後介紹基於雙元學習策略和知識轉移的胰腺癌分割模型。
深圳大學吳惠思教授作了“半監督醫學影象分割：聚焦和分散表示、協同與對抗學習”的報告，吳教授介紹了基於對抗學習的半監督分割框架，利用協同分割網路中聚焦特徵和分散特徵提取模組以及輔助對抗學習方法，在對抗學習訓練的框架中引入協同分割網路，精細化分割結果。
上海科技大學的王乾教授做了“關節影像視覺化和智慧分析”的報告，王教授首先對掃描效率和影象質量之間的矛盾進行了剖析，合成和配對HR/LR影象、訓練/部署有監督SR網路，有效捕捉關鍵視覺特徵，最後介紹了圖表達與圖卷積，即輸入影象構建圖表達、設計軟骨表面卷積網路、輸出分類結果。
本次醫學影象分析分論壇的成功舉辦不僅讓廣大研究者及時瞭解國際上優秀團隊的研究動態及最新原創性的研究成果，也為今後醫學影象分析領域的發展指明瞭研究方向。
