百大名家进校园||计算机学院学术报告第【2021004】号

报告题目：精准放疗中多风险器官自动化分割

报 告 人：缑水平

时 间：2021年7月30日（周五） 上午10:00

地 点：教学4号楼208（计算机学院会议室）

主办单位：黑龙江大学计算机科学技术学院、软件学院

报告人简介：缑水平教授，计算机科学与技术专业博士生导师，西安电子科技大学智能科学与技术系主任。曾2013-2015在美国加州大学博士后，现为中国人工智能教育专委会委员，IEEE高级会员，IET会员，中国电子学会高级会员，中国计算机学会高级会员，“高等学校学科创新引智计划（111计划）”创新引智基地骨干成员，“教育部创新团队”骨干成员。

主要从事大数据分析与挖掘，遥感影像分析、医学影像理解与解译，人工智能算法方面的研究，近年来负责国家自然科学基金、陕西省重点研发计划项目，累计发表论文 100 多篇，授权中国发明专利 60 余项，专著2部，获得软件著作权 10 余项；培养硕博士 80 余人。

报告摘要：对靶区和邻近风险器官的准确勾画是对癌症病人进行放疗计划设计的重要前提，医生手工勾画易引入主观误差，可回溯性差。实现快速、自动化多器官分割的算法对于临床中提高放疗整体效率，性能稳定性等方面具有重要意义。多风险器官自动化分割中，器官形状、大小的差异给分割网络的设计和训练带来很大的挑战。针对头颈部CT图像中软组织对比度低、器官形态差异大等问题，提出了一种基于形状表达模型约束的全卷积神经网络（SRM-FCNN）用于多器官分割。考虑到自适应放疗系统中病人的多时相数据，需要能够敏锐的检测到病人治疗过程中器官发生的形态变化等需求，提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络DCSA-Net，用于实现头颈部多器官分割。为了将所提分割算法应用于临床癌症放疗中，以期缓解人工勾画的负担、提高工作效率、降低个人主观认知差异造成的勾画偏差等，实验中开发了软件接口，将训练好的分割模型嵌入放疗中心信息系统中，实现了临床中扫描数据输入、后台自动化分割、风险器官分割结果可视化等操作一体化。

欢迎各位老师同学届时参加！