医学影像是临床医疗诊断的重要依据之一。近些年来，随着信息技术的飞速发展，人工智能即AI也更加广泛地应用于医学影像的处理分析中，包括对图像的分割分类及预测等。AI提高了诊断的精准程度和效率，同时也填补了医学影像医生的人才缺口。并且，随着算法模型以及硬件性能的提高，AI也逐步从辅助医生做出影像诊断向智能诊疗延伸。

直播时间&回看方式

2022年12月9日（周五）20:00-21:40

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12月9号晚20:00点，Cell Press细胞出版社旗下数据科学期刊Patterns将举办Cell Press Live：人工智能在医学影像中的应用在线研讨会。我们将邀请海内外知名大学的三位知名专家学者，介绍人工智能应用于医学影像学的前沿创新研究。同时Patterns期刊科学编辑和三位嘉宾也会在线解答大家在该研究领域研究的相关问题，欢迎大家免费报名参加。也可扫描下方二维码在科学网直播间观看直播。

直播地址：科学网微博直播间

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【嘉宾介绍】

沈定刚教授：上海科技大学 / 联影智能

沈定刚，上海科技大学教授、生物医学工程学院创始院长，上海联影智能医疗科技公司联席CEO， IEEE/AIMBE/IAPR/MICCAI Fellow。曾任美国北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC-Chapel Hill）终身教授，冠名杰出教授，实验室主任、中心主任。世界上最早开展医学影像人工智能研究的科学家之一，并最先将深度学习应用于医学影像，包括早期脑发育和自闭症的诊断，老年痴呆症的早期诊断与预测，肿瘤的诊断、预后和放射治疗等。发表论文1500余篇，H-index 126，引用6万余次。Frontiers in Radiology主编，八个国际期刊的副主编/编委，MICCAI前董事会成员，MICCAI 2019大会主席。

演讲主题：Full-stack AI in MedicalImaging

内容摘要：：This talk will introduce our developed full-stack Artificial Intelligence (AI, or deep learning) techniques for whole clinical workflow, from data acquisition to disease detection, follow-up, diagnosis, therapy, and outcome prediction (orevaluation), using multimodality data. The details of innovative technical development and implementation in both scanners and clinical pipelines will be demonstrated.

雷柏英教授：深圳大学

雷柏英，深圳大学和深圳大学总医院特聘教授，博士生导师，深圳市孔雀团队核心成员等，获新加坡南洋理工大学博士学位。先后在美国北卡大学教堂山分校和法国计算和自动化研究所等研究机构进行研究和访问。主要研究方向为医学图像处理和人工智能。在IEEE TMI、IEEE TNNLS、Medical Image Analysis以第一/通讯作者 (含共同)发表SCI论文100多篇。谷歌学术总引用5770次，H指数37。主持国家自然科学基金联合基金1项，面上2项等项目20余项（含国家级7项）。现任IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE TMI、Medical Image Analysis、IEEE JBHI、Neural Computing & Applications等10种SCI期刊编委。IEEE高级会员，IEEE Bio Imaging Signal Processing (BISP)Technical Committee (TC)技术委员会委员，Biomedical Imaging and Image Processing (BIIP) TC技术委员会委员，医学图像顶级学术会议MICCAI2021-2022领域主席。IEEE Guangzhou Section, Women in Engineering Affinity Group主席，人工智能A类会议AAAI、IJCAI程序委员会委员；中国图象图形学会（CSIG），中国人工智能学会(CAAI)高级会员。获吴文俊人工智能科学技术奖三等奖，深圳市科学技术奖一等奖。入选美国斯坦福大学发布的“全球前2%顶尖科学家”（2020-2022），全球顶尖前10万科学家（2021），获2022“强国青年科学家”提名（全国共40人），CSIG石青云女科学家奖。

演讲主题：面向临床应用的脑疾病智能诊断研究

内容摘要：脑疾病的医学影像处理工作是智能辅助医疗领域的重要分支，也是医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。然而，由于相关脑疾病的医学影像数据具有“样本量小”、“特征维度高”、“特征表达性差”等局限性，增加了脑疾病智能影像数据处理在临床应用的难度。本报告以脑疾病影像数据为切入点，基于人工智能方法，重点介绍阿尔兹海默病、帕金森等脑疾病的智能辅助诊断研究工作。针对大多数脑疾病临床诊断标准模糊、主观性强、患者特异性高、个体差异性大、数据维度高等难题，结合传统机器学习和深度学习的方法，通过时空约束和纵向分析等挖掘大脑的生物标记物等工作，实现脑疾病的智能诊断。

李超教授：剑桥大学

李超，剑桥大学神经外科博士，剑桥大学临床神经科学系和应用数学系双聘资深研究员，剑桥大学女王学院Fellow，邓迪大学医学院和科学与工程学院双聘副教授（Reader），Guarantors of Brain Fellow。具有丰富的神经科临床经验，聚焦于开发基于影像及多组学数据的深度学习模型，用于研究脑科学和神经系统重大疾病。致力于利用数据工具理解大脑结构和功能，促进重大神经系统疾病的精准诊疗。系列研究成果发表在Nature MachineIntelligence，Brain，MICCAI等期刊会议。主持多项英国癌症研究（Cancer Research UK)，国立健康卫生研究院（National Institutefor Health and Care Research）及工程物理科学研究学部（Engineering Physical Science Research Council,EPSRC)课题，担任英国EPSRC Health Technology方向项目审理人及多个国际著名期刊审稿人。2022年获英国神经肿瘤协会和脑肿瘤研究协会联合年度奖。同时在剑桥大学附属医院兼任职位，主要开展智能影像技术促进神经系统疾病精准诊疗的临床转化工作。

演讲主题：Intelligent neuroimaging for precision neuro-oncology

内容摘要：中枢神经系统肿瘤具有复杂的病生理机制，为精准临床诊疗带来了极大的挑战。多模态神经影像以及病理图像技术可提供无创的诊疗手段，结合人工智能技术可辅助实现病灶区域识别、智能诊断，预后分析，从而优化临床诊疗的各个环节。本报告主要介绍人工智能技术在神经肿瘤精准诊疗中的应用，展示其推动向未来智能医学新模式转化的潜力。