VALSE Webinar 20240710-19期 总第354期 计算机辅助介入与导航：挑战与未来？ ...

报告嘉宾：宋红 (北京理工大学)

报告题目：医学图像智能分析与手术导航应用

报告嘉宾：金玥明 (National University of Singapore)

报告题目：Intelligent robotic surgical scene understanding and reconstruction

Panel议题：

1. 回顾计算机辅助介入与导航的发展历史，目前面临的挑战与机遇有哪些？

2. 计算机辅助介入与导航技术在不同医学领域中的应用有何不同？

3. 数据处理在计算机辅助介入与导航中至关重要，面对医学场景中的数据，如何确保数据的准确性，针对数据量小、标注昂贵等问题，哪些方法和技术可以有效解决？

4. 大模型时代计算机辅助介入与导航的发展趋势是什么？有哪些潜在的发展方向？

Panel嘉宾：

宋红 (北京理工大学)、金玥明 (National University of Singapore)、王双翌 (中国科学院自动化研究所)、宁国琛 (清华大学)、沈为 (上海交通大学)、王连生 (厦门大学)

*欢迎大家在下方留言提出主题相关问题，主持人和panel嘉宾会从中选择若干热度高的问题加入panel议题！

报告嘉宾：宋红 (北京理工大学)

报告时间：2024年7月10日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)

报告题目：医学图像智能分析与手术导航应用

报告人简介：

宋红，北京理工大学计算机学院教授，教育部高等学校教学指导委员会委员、中国人工智能学会智能服务专委会常委。长期从事人工智能辅助诊断、图像分析处理、增强现实手术导航研究。作为负责人主持国自然联合基金重点项目、面上项目、国家重点研发计划课题、“新一代人工智能“重大专项课题等10余项。在TIP、TFS、JBHI等领域权威期刊发表SCI论文90余篇，参与制定诊疗标准1项；申请/授权国家发明专利70余项，主持研制了3套具有自主知识产权的多模态图像引导手术导航系统，成果转化获国家三类/二类医疗器械注册证6项，在200余家医院和10余家企业实现创新应用。作为主要完成人获吴文俊人工智能科技进步一等奖、中国产学研合作创新成果优秀奖。

个人主页：

https://cs.bit.edu.cn/szdw/jsml/js/sh/index.htm

报告摘要：

微创手术具有创伤小、患者恢复快、术后并发症少等显著优势，已广泛应用于肿瘤外科、头颈外科、骨科等疾病的诊疗。手术导航为微创手术提供“慧眼”，可大幅提升手术的精准度、安全性和效率。本报告聚焦于手术导航中的术前智能规划、术中智能感知、目标智能导引等核心问题，介绍课题组在影像分割建模、图像弹性配准融合、运动形变感知补偿等多模态影像智能分析方面的研究进展，以及研制的多模态影像融合增强现实手术导航系统与临床转化应用。

参考文献：

[1] Qing Guo, Hong Song*, Jingfan Fan*, Danni Ai, Yuanjin Gao, Xiaoling Yu, Jian Yang.PortalVein and Hepatic Vein Segmentation in Multi-Phase MR Images Using Flow-Guided Change Detection. IEEE Transactions on Image Processing.31: 2503-2517,2022.

[2] Qing Guo, Hong Song*, Cong Wang*, Jingfan Fan*, Danni Ai, Yuanjin Gao, Xiaoling Yu*, and Jian Yang. Segmentation of 3D Anatomically Diffused Tissues in Magnetic Resonance Images Through Edge-Preserving Constrained Center-Free Fuzzy C-Means[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2024, 32(6):3444-3457.

[3] Jinfu Li& Lei Liu，Hong Song*， Yuqi Huang， Junjun Jiang， Jian Yang， DCTNet: A Heterogeneous Dual-Branch Multi-Cascade Network for Infrared and Visible Image Fusion， IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，72:5030914, 2023.

[4] Dingkun Liu, Danni Ai*, Tianyu Fu, Yuanjin Gao, Jingfan Fan, Hong Song*, Deqiang Xiao, Ping Liang*, Jian Yang, Local Contractive Registration with Biomechanical Model: Assessing Microwave Ablation after Compensation for Tissue Shrinkage, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2024, 28:415-426.

[5] Qiang Li, Hong Song* , Fengbo Yang , Zenghui Wei , Jingfan Fan* , Danni Ai , Yucong Lin ,Xiaoling Yu* , and Jian Yang. Densely Connected U-Net with Criss-Cross Attention for Automatic Liver Tumor Segmentation in CT Images. IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics.20(6):3399-3410,2022.

[6] Jingshu Li, Tianyu Fu*, Hong Song*, Jingfan Fan, Deqiang Xiao, Yucong Lin, Ying Gu*, Jian Yang. Embedding-Alignment Fusion-Based Graph Convolution Network With Mixed Learning Strategy for 4D Medical Image Reconstruction[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , 2024, 28(5): 2916 - 2929.

[7] Li, Wentao; Song, Hong*; Ai, Danni; Shi, Jieliang; Wang, Yuanyuan*; Wu, Wencan*; Yang, Jian. Semi-supervised segmentation of orbit in CT images with paired copy-paste strategy[J]. Computers in Biology and Medicine, 2024,171:108176.

报告嘉宾：金玥明 (National University of Singapore)

报告时间：2024年7月10日 (星期三)晚上20:30 (北京时间)

报告题目：Intelligent robotic surgical scene understanding and reconstruction

报告人简介：

Dr. Yueming JIN is an Assistant Professor at Department of Biomedical Engineering, and Electrical and Computer Engineering at National University of Singapore. Before that, she was a senior research fellow at the Department of Computer Science at University College London. She has received her Ph.D. degree in the Department of Computer Science and Engineering from The Chinese University of Hong Kong. Her research interests are developing artificial intelligence and machine learning techniques, with an emphasized application to medical image and robotic surgical data science. She obtained Hong Kong PhD Fellowship in 2015. She received several premium awards, including three best paper awards, 1st prize of Best Paper Award of IJCARS-MICCAI 2021, Best Paper Award in Medical Robotics in ICRA, Best Paper Award of MedIA-MICCAI in 2017. She also led team winning several international grand challenges about AI for medical vision analysis. She has published 40+ papers in top-tier conferences and high impact journals in this area. She serves as Area Chair of MICCAI’23-24, Publicity Chair of IEEE-RAS RoboSoft’23, Session Chair of ICRA’21, Workshop and Challenge Organizer of ICLR’23, MICCAI’22-24. Her current Google Scholar citation is 3300+ with h-index 24. She is on the list of Forbes 30 Under 30 Asia.

个人主页：

https://yuemingjin.github.io/

报告摘要：

Robotic-assisted surgery has revolutionized the modern minimally invasive surgery by remarkably extending the dexterity and overall capability of surgeons. Automatic and intelligent visual analysis is fundamentally crucial for promoting cognitive assistance in robotic-assisted surgery. In this talk, I will present our latest interdisciplinary researches at artificial intelligence for various surgical visual tasks, to improve surgical visual question answering, robotic scene referring segmentation, and 3D reconstruction. The proposed methods cover a wide range of AI topics about the design of network architectures and novel learning strategies, such as vision foundation model, video-language learning and Gaussian Splatting, etc. The challenges, up-to-date progresses and promising future directions of intelligent robotic surgery will also be discussed.

Panel 嘉宾：王双翌 (中国科学院自动化研究所)

嘉宾简介：

王双翌，中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院大学人工智能学院岗位教授，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心兼聘教授。入选中国科学院海外高层次人才计划及中国科学院大学小米青年学者项目。长期从事机器人、控制及医学影像的交叉研究，在TMECH, TIE, TIM, TMRB, ICRA, IROS等高水平期刊和会议发表学术论文50余篇，与多家医疗器械头部企业深入合作实现技术转化，多次成功开展了机器人辅助成像及手术的标志性临床测试，被人民日报等权威媒体报道。 

个人主页：

https://people.ucas.edu.cn/~shuangyiwang

Panel 嘉宾：宁国琛 (清华大学)

嘉宾简介：

宁国琛教授2014于东北大学生物医学工程尖子班获工学学士学位，2021年于清华大学生物医学工程系获工学博士学位，同年在清华大学任助理研究员，2023年任清华大学助理教授、特别研究员、博士生导师。宁国琛教授聚焦自主机器人诊疗一体化与临床转化应用关键问题，在临床医学、机器人学、自动化学、医学影像学的交叉领域展开了系统性的研究工作。在包括IEEE Trans.系列、Medical Image Analysis、Theranostics等医工交叉领域学术期刊、会议发表论文40余篇，获得多项国际/国内学术会议优秀论文奖。入选第九届中国科协“青年人才托举工程项目”，主持包括国家自然科学基金在内多项科研项目。

个人主页：

http://ningguochen.net

Panel 嘉宾：沈为 (上海交通大学)

嘉宾简介：

沈为，上海交通大学人工智能研究院长聘教轨副教授，博士生导师，国家优青，上海市海外高层次引进人才。研究方向为计算机视觉和医学影像处理，发表IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMI、NeurIPS、CVPR、ICCV等人工智能相关领域顶级期刊和会议50多篇，谷歌学术引用1万多次。担任NeurIPS 2023/2024、CVPR 2022/2023、ACCV 2022领域主席，担任SCI一区期刊Pattern Recognition编委、上海市计算机学会计算机视觉专委副主任。代表性工作获得MICCAI 2023青年科学家奖。

个人主页：

https://shenwei1231.github.io/

Panel 嘉宾：王连生 (厦门大学)

嘉宾简介：

王连生，毕业于香港中文大学，厦门大学信息学院教授、博士生导师，厦门大学医学院消化病学系双聘教授、博士生导师，数字福建健康医疗大数据研究所副所长，厦门大学医学人工智能研究院负责人，福建省医学会放射学分会AI学组副组长，MICS副主席，MICS2024主席。长期从事医学影像处理研究，主持和参与多项科研项目，包括国家自然科学基金仪器专项、科技部科技创新2030、国家重点研发项目、国家自然科学基金面上和青年项目等，发表包括Nature Machine Intelligence、Nature Communications、IEEE Transactions on Medical Imaging、Medical Image Analysis 、人工智能顶会CVPR/AAAI等相关研究论文120余篇，获得腾讯犀牛鸟科研奖、福建省科技进步二等奖、2023年厦门大学田昭武交叉学科奖一等奖，带领团队先后11次在国际医学影像比赛中获得冠军。

个人主页：

https://xmu-lswang.github.io/

主持人：陈浩 (香港科技大学)

主持人简介：

陈浩，香港科技大学计算机科学与工程系和化学与生物工程系助理教授，研究兴趣包括可信人工智能，医学图像分析，可解释深度学习等。他领导的人工智能医疗实验室（Smart Lab），专注于可信人工智能技术在医疗领域的前沿研究与转化应用。陈教授于2017年获得香港中文大学博士学位。在MICCAI､IEEE-TMI､MIA､CVPR､ICCV､AAAI､IJCAI､Radiology､Lancet Digital Health､Nature Machine Intelligence､Nature  Communications等顶级期刊和会议发表论文100余篇（谷歌学术引用25700余次，h-index 64），连续入选斯坦福大学全球排名前2%科学家名单。此外，陈教授还具有丰富的工业研究和产业转化经验，拥有二十余项人工智能和图像分析方面专利。曾获得2023年亚洲青年科学家、国家教育部高等学校科学研究优秀成果二等奖、北京市科技进步一等奖、2019年人工智能医学影像顶级会议MICCAI青年科学家影响力奖､Elsevier-MICCAI 最佳论文奖、医学影像与增强现实会议最佳论文奖、福布斯中国30岁以下30位精英等奖项，担任包括IEEE TNNLS､J-BHI､CMIG和Medical Physics等期刊编委，担任2024 ACM MM､MICCAI 2021-2023､MIDL 2022-2024､CVPR 2024等多个人工智能与医学影像分析国际会议的领域主席和程序委员，曾带领团队获得15余项国际医学图像分析的挑战赛冠军。

个人主页：

https://cse.hkust.edu.hk/~jhc/

特别鸣谢本次Webinar主要组织者：

主办AC：陈浩 (香港科技大学)

协办AC：沈为 (上海交通大学)