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理工要聞
天理學(xué)子最新研究成果被跨醫(yī)學(xué)影像計算和計算機(jī)輔助介入領(lǐng)域頂級會議MICCAI錄用
2025-06-26

近日,學(xué)校計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院學(xué)習(xí)型智能系統(tǒng)教育部工程研究中心成果“DCT-Net: Dual-branch CT Reconstruction from Orthogonal X-rays with Diffusion Model and Contrastive Learning”被MICCAI 2025會議錄用。這是在該會議上首篇以天津理工大學(xué)作為第一單位和以本科生作為第一作者發(fā)表在MICCAI上的論文。該成果第一作者為2022級計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生章智宇,指導(dǎo)教師為計算機(jī)科學(xué)系、計算機(jī)視覺研究所教師沈叢副教授(通訊作者)。



該研究聚焦于從X射線圖像到CT圖像的重建,針對因輸入信息維度受限和輸入樣本不足而導(dǎo)致結(jié)構(gòu)與紋理重建困難的問題,提出了一種基于條件擴(kuò)散模型與對比學(xué)習(xí)的重建方案。該方案利用條件擴(kuò)散模型對X射線圖像進(jìn)行骨骼抑制用于數(shù)據(jù)增強(qiáng),有效緩解了二維輸入信息不足的問題。同時,基于對比學(xué)習(xí)的雙端網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合構(gòu)建了對比損失、投影損失以及GAN的對抗性損失并在一個端到端的統(tǒng)一框架中進(jìn)行高效學(xué)習(xí),顯著提升了重建CT的結(jié)構(gòu)和紋理質(zhì)量。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方案的優(yōu)越性,所生成CT圖像在PSNR、SSIM等關(guān)鍵指標(biāo)上均達(dá)到SOTA水平,并呈現(xiàn)出較強(qiáng)的臨床應(yīng)用潛力。


據(jù)悉,MICCAI是由國際醫(yī)學(xué)圖像計算和計算機(jī)輔助干預(yù)協(xié)會(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society)舉辦,跨醫(yī)學(xué)影像計算(MIC)和計算機(jī)輔助介入(CAI)兩個領(lǐng)域的綜合性學(xué)術(shù)會議,同時也是該領(lǐng)域的頂級會議,吸引了全球頂級科研高校的研究團(tuán)隊(duì)共同參與,在業(yè)內(nèi)有著非常強(qiáng)的國際影響力與學(xué)術(shù)權(quán)威性。本年度有3677篇投稿 (比上年新增28%) ,3447有效投稿,其中1014篇被接收,錄取率29%。天津理工大學(xué)學(xué)習(xí)型智能系統(tǒng)教育部工程研究中心以國家杰出青年基金獲得者陳勝勇教授為學(xué)術(shù)帶頭人,積極響應(yīng)國家關(guān)于新一代人工智能發(fā)展的整體規(guī)劃,圍繞計算機(jī)視覺、人工智能交叉學(xué)科等前沿開展理論研究和技術(shù)實(shí)踐,承擔(dān)重點(diǎn)國際合作項(xiàng)目、國家基金重大重點(diǎn)項(xiàng)目、科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目等多項(xiàng)國家重要研究任務(wù)。

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