首届CCF数字医学学术年会邀你探讨 “人工智能时代的数字医学” | CCF DMS

赵沁平

赵沁平，CCF会士、北京航空航天大学教授、中国工程院院士，教育部原副部长。作为我国虚拟现实领域的一位开拓者，多年来在计算机科学领域进行虚拟现实技术与系统研究，建立了我国第一个基于广域专用计算机网络的可支持异地分布式虚拟现实应用的支撑环境；主持研制了分布交互仿真应用程序开发与运行平台和我国第一个实时三维图形平台；基于上述成果组织开发了若干有影响力的虚拟现实应用系统。在国际、国内学术刊物和国际学术会议发表学术论文180余篇，出版专著3部。获国家发明专利授权60余项。获国家科技进步一等奖1项、国家科技进步二等奖2项、国家技术发明二等奖1项，获省部级科技奖10项。培养博士70余名，硕士百余名。

宋志坚

宋志坚，复旦大学特聘教授、博士生导师，享受国务院特殊津贴专家。现任复旦大学数字医学研究中心主任、上海市MICCAI重点实验室主任、CCF数字医学分会主任等职务。宋志坚同志长期从事医学图像处理与计算机辅助手术领域的理论研究、技术创新及高科技产品的研制工作。近年来在计算机辅助手术、医学图像智能诊断和大数据分析、视觉跟踪与空间定位领域取得突出成绩。提出系列智能诊断与手术导航的新理论、新方法。近年来，在国内外顶级学术期刊上发表SCI论文50余篇，顶级国际会议论文16篇，专著1部，授权国内外发明专利12项，承担国家及省部级项目12项。曾先后获得以国家技术发明二等奖为代表的4项省部级以上科技奖励。主持研制Excelim-04/116/118系列型号神经导航和Spine Nav型脊柱导航等高新技术产品，并在国内外推广使用，产品已进入欧、亚、非洲市场，成功开展导航手术7万余例。为我国医疗装备的技术创新及高端医疗设备的国产化做出了贡献。

朱美芳

朱美芳，中国科学院院士，东华大学教授、博士生导师，纤维材料专家。现任东华大学材料学院院长、纤维材料改性国家重点实验室主任，兼任中国材料研究学会副理事长、《Advanced Fiber Materials》主编等职位。长期从事纤维材料的功能化、智能化、绿色化和高性能化研究，承担完成国家重点研发计划等科研项目40余项，发表SCI收录论文500余篇，编著10余部专著（章节），授权国家发明专利300余件，受邀请做报告100余次。获国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、广东省科技进步一等奖、上海市自然科学一等奖、上海市技术发明一等奖、首届全国创新争先奖状、上海市科技精英、中国青年女科学家奖、何梁何利科学与技术青年创新奖等奖励和荣誉。

报告题目：《有机无机杂化光纤与智慧医疗》

报告摘要：纤维新材料是人工智能、量子科技、5G、生物医药等未来产业的基础！从日常生活中广泛使用的棉、麻、丝、毛等天然纤维，发展到航空航天、能源军工使用的具有指定特性和高性能的合成纤维，纤维与人类社会的联系越来越紧密。如今，随着物理、化学、生物、医学和信息技术的融合，纤维科学已经成长为一个多学科的研究前沿，旨在开发多功能、高性能、智能与可持续的纤维材料。同时，纤维技术也成为影响和引导现代工业发展方向的重要组成部分。纤维材料显示出其作为智能和高功能材料的巨大潜力。该报告将对纤维材料及其发展历程进行介绍，分享团队将凝胶光纤和杂化光纤用于智慧医疗领域的最新研究成果，报告也将对纤维材料在其他多个领域的应用前景、面临挑战和发展方向进行展望。

田捷

田捷，中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院研究生院教授，博士生导师。Fellow of IEEE、IAMBE、SPIE、IAMBE、AIMBE、IAPR，2002年获国家杰出青年基金，2007年获教育部长江学者，作为第一完成人在2002年和2004年两次获得国家科技进步奖，2010年和2012年两次获得国家发明奖，并于2012年获得何梁何利奖，2017年获得全国创新争先奖。连续入选科睿唯安“全球高被引科学家”名单 和Elsevier医学科学高被引学者榜单（Google H因子108），2006和2011年两次任科技部国家基础研究九七三项目首席，2012和2020年两次主持国家自然科学基金委员会部委推荐重大科学仪器设备项目，是 IEEE TMI（生物医学成像）、TBE（生物医学工程）、JBHI（生物医学与信息）、eBioMedicine等多种国际期刋编委，AAAS、IEEE、SPIE、IAMBE、AIMBE、OSA、ISMRM和IAPR Fellow。担任中国医师协会临床精准医学专委会副主任，中国医师协会超声分子影像与人工智能专委会主任，中国抗癌协会肿瘤人工智能专委会副主任，中华医学会数字医学专委会副主任，中国图学会副理事长。

报告题目：《基于人工智能和医疗大数据的影像组学及其临床应用》

报告摘要：随着人工智能技术的迅速发展和医学影像大数据的急剧增长，其在肿瘤可视化和量化评估方面形成了典型临床应用。基于人工智能结合分子影像可以实现肿瘤分子细胞水平的精准量化，术中定位肿瘤的边界和微小病灶，并人工智能结合现有医学影像大数据（CT、MRI、PET、超声等图像），可以量化肿瘤分子细胞水平的信息，进而辅助肿瘤的诊断、疗效评估和预后预测。本报告主要围绕人工智能技术在肿瘤量化评估中的典型应用进行介绍。

周少华

周少华博士， Fellow of AIMBE、IAMBE、IEEE、MICCAI、NAI，现任中国科学技术大学讲席教授、生物医学工程学院创始执行院长、医学影像智能与机器人（MIRACLE）研究中心主任。长期致力于医学影像的研究创新、应用落地及学术服务。（i）研究创新：在医学影像领域，率先开展“机器学习+知识模型”的系统性研究，探索标注高效、通用学习、知识融合的三条途径，以解决“大任务、小数据”的挑战。发表280余篇学术论文和章节，撰编学术专著8本。（ii）应用落地：在业界达14年，曾任西门子高级研发总监及首席AI专家。获授权专利逾150项，算法成功转入10多项FDA批准的产品。（iii）学术服务：顶级协会MICCAI司库兼理事、MONAI开源项目顾问、顶刊MedIA、IEEE TPAMI、IEEE TMI等编委、顶会AAAI、CVPR、MICCAI和NeurIPS等领域主席、MICCAI 2020大会程序共同主席。因论文、专利、服务等多次获得奖励，包括MICCAI年轻科学家奖提名文章、RD100 科技奥斯卡奖、西门子年度发明家、马里兰大学ECE杰出校友奖等。

报告题目：《生成式人工智能在医学影像的探索》

报告摘要：医学影像广泛用于临床决策，而人工智能技术则常用于医学成像和影像分析。我们聚焦医学成像，概述人工智能如何恢复和合成医学影像。医学影像恢复试图在不利的成像条件下（如金属伪影、降采样等）得到原始高清影像；医学影像合成试图从当前条件下采集到的影像合成不同条件下的新影像。我们将主要介绍三种方法：（i）双域网络：通过正弦图和影像域中的联合学习减少CT中的金属伪影，以及通过频率域和影像域的联合和递归学习从欠采样的k空间数据重建MR影像；（ii）因果影像合成：利用因果图和3D StyleGAN来反事实合成3D的MR脑影像；（iii）统一多模态影像合成：学习单个统一模型，以可变数量的MR影像模态为输入，推理缺失的影像模态。我们的恢复和合成方法以深度神经网络为核心，集成特定的领域知识，获得高质量的医学影像。

张道强

张道强，南京航空航天大学教授，脑机智能技术教育部重点实验室主任。入选国家级领军人才、国际模式识别协会会士（IAPR Fellow），获国家自然科学基金优青和重点项目等资助。任IEEE TMI、Pattern Recognition、《自动化学报》等期刊编委。主要研究方向为人工智能，机器学习，医学图像分析，脑机接口等，发表学术论文200 余篇，被引18000 余次。获国家自然科学二等奖1项、教育部自然科学一等奖和二等奖各1项。2014-2022 连续9年入选Elsevier中国高被引学者榜。

报告题目：《智能影像基因组学与疾病诊断应用》

报告摘要：本报告将简要介绍我们近年来在影像基因组学及其疾病诊断应用方面的相关工作进展，主要包括医学影像（MRI/CT）快速重建、多图谱医学影像分割、脑网络分析、多模态医学图像融合分类、影像基因关联分析等，以及在阿尔茨海默病、精神分裂症、肺癌和乳腺癌等疾病诊断中的应用。

王满宁

王满宁，CCF数字医学分会常务委员，现任复旦大学教授，上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室副主任，上海市医学会“数字医学”专科分会副主任委员，中国生物医学工程学会“医用机器人工程与临床应用分会”委员，上海市生物医学工程学会“医用机器人专业委员会”委员。先后获得2008年教育部技术发明二等奖、2009年中华医学科技一等奖、2012年国家技术发明奖二等奖，并于2016年获上海市优秀技术带头人。长期从事 医学图像处理与计算机辅助手术，人工智能等医学图像处理方法，3D计算机视觉，手术导航和手术机器人等计算机辅助手术技术方向的研究。

报告题目：《手术导航系统中的精度问题——理论研究与实践经验》

报告摘要：手术导航系统的主要功能是使用病人的术前图像来对手术操作进行定位和引导。为此，手术导航系统需要建立一系列坐标变换，将手术器械在病人空间中的位置变换到导航图像空间当中去，而这一过程中任何环节的误差都会体现在最终的导航定位误差上。本报告将介绍讲者团队过去在神经外科、脊柱外科等多个手术导航系统研制和应用中的实践经验，为手术导航系统研制和应用中的精度分析建立一个完整框架。同时，本报告还将介绍讲者团队使用传统优化技术和最新的人工智能技术，在提高手术导航系统空间配准精度方面的一系列研究成果。

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