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		//$("#a_codemanage").attr('href','login.html');代码管理不需要
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                          <div class="name">智能医学影像理解研究中心</div>
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      <div class="title">首页 » 中心新闻 » 喜报|缑水平教授团队在MICCAI FLARE 2021世界挑战赛中获得亚军</div>
      <div class="back"><a onclick="javascript:history.back(-1);">返回上一级</a></div>
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         <h1>喜报|缑水平教授团队<br>在MICCAI FLARE 2021世界挑战赛中获得亚军 </h1> 
         <p><span>发布时间：2021-10-12 21:45:56</span><span>文章来源：IMIU研究中心</span><span></span></p> 
        </div> 
        <div class="txt"> 
         <img src="images/news4_1.jpg"> 
         <p>2020年10月1日，国庆长假的第一天，医学图像分析领域顶级会议“2021年国际医学图像计算与计算机辅助介入大会(MICCAI2021)”在法国斯特拉斯堡落下帷幕。西安电子科技大学人工智能学院缑水平教授团队在“快速且低GPU占用的腹部多器官分割（FLARE21）”赛道中，战胜了来自曼彻斯特大学、上海交大、深圳大学等国内外名高校的参赛队伍，获得了第二名的好成绩并在MICCAI挑战赛会议中做线上口头报告。</p> 
         <p>MICCAI系列会议始于1998年，它是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society) 举办，跨医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入 (CAI) 两个领域的综合性学术会议，目前已是该领域的顶级会议。会议的一般主题包括医学图像计算、计算机辅助介入、导航系统和机器人、可视化和虚拟现实、计算机辅助诊断、生物科学和生物学应用、特定的成像系统和新的成像应用等。除了展示领域最新成果外，该会议还因举办各种面向医学图像智能分析的国际挑战赛而备受关注。 </p> 
         <p>腹部CT图像中的多器官分割在临床实践中发挥着重要作用，虽然已经有很多先进的方法在过去的公开数据集上取得令人满意的效果，但这些方法应用于多中心、多病种、多时期的CT图像时效果仍然不佳，为了解决这个问题此次竞赛被提出。同时，此次竞赛希望尽可能减少推理时间以及GPU占用，这更加符合临床需要。 </p> 
         <p>我们的整体网络结构基于3D Res-UNet，在此基础上，为了解决不同CT图像中器官大小不同且图像分辨率不同的问题提出了多尺度注意力模块。首先CT图像的窗位窗宽被调整[40，400]，同时我们使用CLAHE算法进行数据扩充产生更多低质量图像，从而减缓了不同中心CT图像质量差异的影响。为了减小肝脏和脾脏疾病对分割的影响，我们使用形状约束提升肝脏和脾脏的分割性能。 </p> 
         <img src="images/news4_2.png"> 
         <img src="images/news4_3.png"> 
         <p>与此同时，为满足减少GPU占用并加快推理速度的需求，我们的采用整张图像输入而非分块输入，并且使网络结构尽可能简单，最终我们的模型参数仅为基线网络的十分之一。相比第一名，利用较低的计算资源，我们实现了仅CPU预测且预测速度较快。最终，获得了竞赛亚军。 </p> 
         <p>此外，缑水平教授带领的团队曾参加多项MICCAI和AAPM（American Association of Physicists in Medicine）举办的医学影像处理与分析竞赛，所指导的博士童诺在2019年全球AAPM RT-MAC竞赛中取得了亚军的好成绩。 </p> 
         <img src="images/news4_4.png"> 
         <h2>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;团队介绍：</h2> 
         <img src="images/gsp1.jpg" width="200" height="250"> 
         <p><b>缑水平</b>，西安电子科技大学，教授，计算机科学与技术专业博士生导师，智能科学与技术系主任。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、“教育部归国人员实验室”成员、“教育部创新团队”骨干成员、“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。主要从事医学影像分类与识别，大数据分析与挖掘，人工智能算法方面的研究，将神经网络、免疫克隆计算、稀疏表示、多目标优化、 GPU 并行计算和机器学习与数据挖掘相结合，应用于手势识别、图像目标检测、配准和辅助诊断、医学图像淋巴结检测和医学图像增强与分割等，提出了五种新颖的学习算法，并在雷达图像和医学图像中进行了验证。此方面累计发表论文 100 多篇，授权中国发明专利 60 余项，获得软件著作权 10 余项；培养硕博士 60 余人，开发的产品及专利转化项目20余项。 </p> 
         <img src="images/tn.jpg" width="200" height="250"> 
         <p><b>童诺</b>，西安电子科技大学前沿交叉研究院华山准聘副教授，讲师，IEEE会员，美国加州大学洛杉矶分校UCLA放射肿瘤系联合培养博士。2020年和2015年分别获得西安电子科技大学智能信息处理专业博士学位和智能科学与技术学士学位。主要从事智能化医学影像分析方法及在肿瘤放疗方面应用的相关研究，包括多风险器官分割、肿瘤分割、放疗剂量分布计算等。发表多篇SCI论文，申请发明专利3项，其中授权1项，主持中央高校基本科研业务费专项资金资助1项。参加了由AAPM举办的多项竞赛，包括RT-MAC头颈部多器官分割竞赛、KBP肿瘤放射剂量计算等，并在RT-MAC竞赛中取得了亚军的好成绩。 </p> 
         <img src="images/2020xyn.jpg" width="200" height="250"> 
         <p><b>续溢男</b>，西安电子科技大学人工智能学院2020级计算机科学与技术专业硕士生，导师缑水平教授。主要研究方向为医学图像分割、计算机辅助治疗。 </p> 
         <img src="images/2020csy.jpg" width="200" height="250"> 
         <p><b>曹思颖</b>，西安电子科技大学人工智能学院2020级计算机科学与技术专业硕士生，导师缑水平教授，研究方向为联邦学习和医学图像分割。 </p> 
         <img src="images/2018dwh.jpg" width="200" height="250"> 
         <p><b>董文灏</b>，西安电子科技大学计算机科学与技术学院2018级物联网工程专业大四学生，曾获得国家奖学金并在多项竞赛中获得省级奖励。在缑水平老师指导下参与省级重点项目两项，现已保送至西安交通大学。 </p> 
        </div> 
       </div> 
       <div class="zy_share"> 
          <h2> 
            <p><a href="news_3.html">上一篇：2017级学生毕业</a></p> 
            <p class="next"><a href="news_5.html">下一篇：研究中心博士生王新林的研究成果被国际知名期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（TCSVT）录用</a></p> 
          </h2> 
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     <p>版权所有：西安电子科技大学智能医学影像理解研究中心&nbsp;&nbsp;&nbsp;地址：西安电子科技大学人工智能学院</p> 
     <p>西安电子科技大学智能医学影像理解研究中心建设和维护 </p> 
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