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夏立坤副教授课题组在国际医学影像领域顶级会议MICCAI 2020发表学术论文

   日前,国际医学影像领域顶级会议MICCAI 2020International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)发表了以信息工程学院夏立坤副教授为通讯作者,信息工程学院硕士研究生张浩为第一作者的学术论文《反向边缘注意力网络对于脑血管分割精度提升的研究》(Cerebrovascular Segmentation in MRA via Reverse Edge Attention Network),论文介绍了夏立坤副教授课题组在脑血管分割研究方面取得的最新成果。该工作与中国科学院宁波材料技术与工程研究所赵一天研究员课题组合作完成,赵一天研究员为共同通讯作者。

   脑血管分割算法的性能通常受到图像对比度差、噪声尺度变化大以及血管边缘特征提取困难的限制,该论文首先采用Retinex模型,以帮助去除成像噪声以及减少图像中冗余部分,强调血管区域,从而简化后续的分割问题。随后提出基于反向边缘注意力机制的卷积神经网络,利用参数更新自动提取脑血管边缘特征。该技术对于准确获取脑血管的拓扑结构信息、了解多种脑血管疾病的发病机制、诊断和治疗也具有重要意义,为后续脑血管虚拟手术导航的研发打下基础。

   此项研究受到了国家自然科学基金、首师大交叉科学研究院项目支持。信息工程学院夏立坤副教授及其团队致力于交叉学科领域的研究,近年来,依托于电子系统可靠性技术北京市重点实验室和北京市成像理论与技术高精尖创新中心,在大脑疾病辅助诊断、虚拟环境下的手术训练系统、模拟电路和混合电路中的自动错误检测等方面取得了一系列高水平研究成果,在International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted InterventionDesign Automation ConferenceIEEE Transactions on Intelligent Transportation SystemsIEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems等国际顶会顶刊发表多篇学术论文,受到了国内外同行广泛关注。

   论文链接:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-59725-2_7