約翰霍普金斯大學(xué)Aaron Carass教授來(lái)北理工信息與電子學(xué)院進(jìn)行學(xué)術(shù)交流
發(fā)布日期：2019-10-11 供稿：信息與電子學(xué)院 攝影：信息與電子學(xué)院
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數(shù)：
應(yīng)北理工信息與電子學(xué)院邀請(qǐng),，約翰霍普金斯大學(xué)Aaron Carass副教授于10月10日抵達(dá)北京理工大學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)交流,。10月10日下午，Carass教授在北京理工大學(xué)4號(hào)教學(xué)樓319作了題為“Image Synthesis and its Growing Role in Medical Imagine”的學(xué)術(shù)報(bào)告,。出席此次會(huì)議的有北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院葉初陽(yáng)副教授等教師及博士,、碩士研究生。
Aaron Carass是約翰霍普金斯大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程系研究副教授,。他分別在都柏林大學(xué),、牛津大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)獲得了數(shù)學(xué),、理論物理,、計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位。Carass教授具有超過(guò)15年的醫(yī)學(xué)影像研究經(jīng)驗(yàn),，發(fā)表了包括Nature子刊在內(nèi)的40余篇期刊論文。此外,，他發(fā)表了超過(guò)90篇同行評(píng)議的會(huì)議論文,，包括15篇MICCAI會(huì)議論文和2篇IPMI會(huì)議論文。在谷歌學(xué)術(shù)中，Carass教授的H-index為24,。本次報(bào)告涵蓋了現(xiàn)今各種圖像合成的方法,，圖像合成方法利用采集的圖像生成沒有實(shí)際采集的具有不同對(duì)比度、模態(tài),、分辨率,、噪聲級(jí)別的圖像。這些方法為醫(yī)學(xué)影像分析提供了重要信息并且即將在臨床環(huán)境中廣泛使用,。圖像合成的典型應(yīng)用是圖像插補(bǔ)合成缺失的圖像,，一般用于標(biāo)準(zhǔn)的圖像處理流程中。其他的應(yīng)用包括降噪,、分辨率提升,、偽影消除。目前已有一些從MR合成CT或反之的方法,，從而進(jìn)行PET-MR掃描儀中的衰減矯正,。其他重要的應(yīng)用包括MR圖像的灰度均一化（由于MR圖像沒有標(biāo)準(zhǔn)的灰度范圍，MR圖像的灰度均一化是非常重要的問(wèn)題）,。醫(yī)學(xué)圖像合成的用途廣泛：精準(zhǔn)醫(yī)療中定量MRI提供的可靠的影像生物標(biāo)記,、增強(qiáng)的配準(zhǔn)和分割、CT圖像的全腦分割,。
本次講座對(duì)醫(yī)學(xué)圖像合成的歷史進(jìn)行梳理,，包括早期和當(dāng)今的方法，同時(shí)也探索了圖像合成日益增長(zhǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域,。經(jīng)過(guò)這次學(xué)術(shù)交流活動(dòng),，大家受益匪淺，開拓了視野,，對(duì)電子信息科學(xué)與算法領(lǐng)域和醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的交叉融合學(xué)科有了更加深入的了解,，對(duì)各自選擇研究方向以及開展相關(guān)的科學(xué)研究有極大的幫助。會(huì)后Carass副教授還與葉初陽(yáng)副教授等就相關(guān)學(xué)術(shù)研究,、項(xiàng)目合作等進(jìn)行了進(jìn)一步的交流計(jì)劃和探討,。
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