一、讲座时间

时间：2026年10月27日下午3点30分

二、讲座地点

地点：临桂校区图书馆五楼513信息中心会议室

三、报告主题及主讲人

主题一：基于多模态学习的医疗智能分析

主讲人：王昌淼副研究员

主讲人简介：

王昌淼，深圳市大数据研究院副研究员，博士毕业于中国科学院大学模式识别与智能系统专业，香港中文大学（深圳）和中国科学技术大学博士后，广东省“珠江人才计划”创新团队“数据驱动的未来智能网络演进”技术骨干，2020年获深圳市龙岗区“深龙英才”，2024年获香港中文大学（深圳）“鹏城孔雀计划”特聘岗位。主要从事智慧医疗、多模态学习、跨模态学习、生成式人工智能等方面的研究，发表学术论文100余篇，2023年获 MICCAI Workshop CMMCA 2023 Best Paper Award，2025年获MICCAI Best Computational Pathology Paper Award 。近年来主持广东省自然科学基金粤深联合基金青年基金项目、广东省自然科学基金面上项目、山东省高等学校青创科技支持计划项目、深圳市博士后留深资助项目，参与国家自然科学基金4项、国家重点研发计划“宽带通信和新型网络”重点专项项目和广东省重点研发计划“类脑智能关键技术及系统研究”科研项目。

报告主要内容：

多模态学习作为当前研究热点，面临模态缺失与融合的关键挑战。传统数据处理方法难以有效应对跨模态信息的异质性，亟须在低阶特征与高阶语义协同层面探索多模态学习的广度与深度：一方面需全面整合异构模态以拓展理解的广度，另一方面需实现跨模态实体及其关联的深度认知以提升理解的深度。本研究聚焦医疗健康这一典型多模态场景（如肺部/脑部AI），针对其面临的异构高维、模态缺失与噪声干扰等核心挑战展开探讨。报告涵盖图像生成（骨抑制、眼底跨模态生成）及多模态联合分析（脑出血预后、脑生存预测、肺腺癌/肺栓塞分析、阿尔茨海默病智能诊断及疾病异常检测）等关键技术，旨在推动多模态学习在复杂医疗决策中的创新应用。

主题二：人工智能赋能的医学辅助诊断

主讲人：刘振丙教授

主讲人简介：

刘振丙，桂林电子科技大学人工智能学院副院长、教授、博导，入选了广西八桂学者、广西网信创新人才、桂林市拔尖人才，长期从事底层视觉任务和医学图像处理等领域研究。主持或参与的国家自然基金项目超5项，省部级项目多项，其中主持面上项目1项、地区项目3项、青年项目1项，在相关领域重要期刊和会议发表高水平论文60余篇，包括IEEE TNNLS\TMM\TCYB\TIM、PR、MedIA、KBS、电子学报、自动化学报等，其中1篇入选热点论文、2篇入选高被引论文，出版学术专著1部，获得多项发明专利。担任中国工程教育认证协会评估专家、国家自然科学基金通信评审专家、广西人工智能学会常务理事，第五届“图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM）”等多个国际会议程序主席。此外，申报人获广西科学技术进步奖二等奖1项、广西人工智能学会自然科学一等奖2项、二等奖1项，2024年度中国智能系统会议最佳论文奖。研究成果在广西医科大学第二附属医院、广西科技大学附属医院等场景中验证和应用。

报告主要内容：

面临临床数据异构、标注匮乏与隐私受限的关键挑战。传统数据处理方法难以有效应对医学影像与病理数据的跨期相特征错位及多中心数据异质性问题，亟须在底层特征提取与高层临床决策协同层面探索AI辅助诊疗的广度与深度：一方面需全面整合多期相CT与多尺度病理特征以拓展诊断的广度，另一方面需实现病灶区域分割、预后生存分层及隐私保护的深度认知以提升临床决策的深度。本研究聚焦肿瘤与神经退行性疾病这一典型临床场景（如肝肿瘤、肺腺癌及阿尔茨海默病），针对其面临的异构高维、多期相配准困难、多中心数据不流通等核心挑战展开探讨。报告涵盖影像智能分析（基于注意力机制的阿尔茨海默病诊断、融合动静脉期特征的肝肿瘤期相注意分割、多期相遮掩自监督预训练网络）及病理与预后分析（染色归一化、退化特征引导超分辨率重建、三级淋巴结构密度与多尺度特征生存预测）等关键技术，并进一步探讨了数据隐私保护框架（联邦对比学习与联邦自监督分割）以及轻量化AD与肝癌智能辅助诊疗系统的搭建，旨在推动人工智能算法与隐私计算在复杂临床诊疗决策中的创新应用。