約翰霍普金斯大學Aaron Carass教授來北理工信息與電子學院進行學術交流
發(fā)布日期：2019-10-11 供稿：信息與電子學院 攝影：信息與電子學院
編輯：曹安琪 審核：司黎明 閱讀次數(shù)：
應北理工信息與電子學院邀請，約翰霍普金斯大學Aaron Carass副教授于10月10日抵達北京理工大學進行學術交流。10月10日下午，Carass教授在北京理工大學4號教學樓319作了題為“Image Synthesis and its Growing Role in Medical Imagine”的學術報告。出席此次會議的有北京理工大學信息與電子學院葉初陽副教授等教師及博士、碩士研究生。
Aaron Carass是約翰霍普金斯大學電子與計算機工程系研究副教授。他分別在都柏林大學、牛津大學、約翰霍普金斯大學獲得了數(shù)學、理論物理、計算機科學學位。Carass教授具有超過15年的醫(yī)學影像研究經(jīng)驗，發(fā)表了包括Nature子刊在內(nèi)的40余篇期刊論文。此外，他發(fā)表了超過90篇同行評議的會議論文，包括15篇MICCAI會議論文和2篇IPMI會議論文。在谷歌學術中，Carass教授的H-index為24。本次報告涵蓋了現(xiàn)今各種圖像合成的方法，圖像合成方法利用采集的圖像生成沒有實際采集的具有不同對比度、模態(tài)、分辨率、噪聲級別的圖像。這些方法為醫(yī)學影像分析提供了重要信息并且即將在臨床環(huán)境中廣泛使用。圖像合成的典型應用是圖像插補合成缺失的圖像，一般用于標準的圖像處理流程中。其他的應用包括降噪、分辨率提升、偽影消除。目前已有一些從MR合成CT或反之的方法，從而進行PET-MR掃描儀中的衰減矯正。其他重要的應用包括MR圖像的灰度均一化（由于MR圖像沒有標準的灰度范圍，MR圖像的灰度均一化是非常重要的問題）。醫(yī)學圖像合成的用途廣泛：精準醫(yī)療中定量MRI提供的可靠的影像生物標記、增強的配準和分割、CT圖像的全腦分割。
本次講座對醫(yī)學圖像合成的歷史進行梳理，包括早期和當今的方法，同時也探索了圖像合成日益增長的應用領域。經(jīng)過這次學術交流活動，大家受益匪淺，開拓了視野，對電子信息科學與算法領域和醫(yī)學圖像處理領域的交叉融合學科有了更加深入的了解，對各自選擇研究方向以及開展相關的科學研究有極大的幫助。會后Carass副教授還與葉初陽副教授等就相關學術研究、項目合作等進行了進一步的交流計劃和探討。
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