报告时间：2022年9月27日

               上午10:00-11:00

报告地点：腾讯会议

             （会议ID：932 375 562）

报告嘉宾：庄吓海

报告主题：多模态跨域医学影像分析的问题、挑战与算法研究

报告摘要

多模态跨域医学影像分析的问题、挑战与算法研究

医学影像人工智能在计算机辅助诊断和治疗等现代医学中发挥着重要的作用。准确稳健的医学图像计算和分析方法对临床应用至关重要。心脏影像处理具有典型性和挑战性。其临床应用通常包括多种模态同时处理；并且由于扫描设备不同和器官的运动，相关的图像质量不一致；尤其图像之间和图像内部不同位置图像的错位和不同程度的数据丢失（如心脏磁共振影像数据）。本次讲座将介绍心脏影像人工智能相关研究工作的挑战，尤其讨论针对处理多模态跨中心数据的算法研究；同时将通过几个实际工作介绍我们近期研究的一些初步结果。相关工作请参考实验室主页，其中部分工作的代码和数据也通过该网站公布（https://zmiclab.github.io/projects.html）。

个人简介

庄吓海，复旦大学大数据学院教授、博导。2010年于英国伦敦大学学院（UCL）医学图像计算中心获博士学位。主要研究方向是医学影像人工智能，图像处理等。发表文章百余篇，授权专利十余项；相关工作曾2次获得国际医学图像计算与计算机辅助介入（MICCAI）协会青年科学家奖提名，多篇文章入选过顶级期刊Med Imag Ana最高引用文章。目前担任国际学术组织MICCAI协会的理事（Board of Directors），以及Medical Image Analysis、IEEE Trans Medical Imaging, Neurocomputing等多个期刊副主编。