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MICCAI是医学影像智能计算领域的国际顶级会议，除了展示领域内最新研究成果外，还因举办面向各种医学影像辅助诊断场景的国际挑战赛而受到全球研究者和业界的广泛关注。第二十六届国际医学图像计算和计算机辅助干预会议日前举行。记者获悉，西北工业大学此次斩获4项亚军。

据悉，此次大赛西工大计算机学院空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室夏勇教授课题组博士生白晓宇在多期相磁共振肝肿瘤分类国际竞赛中获得亚军；博士生叶艺文和陈梓杨组队在鼻咽癌高危器官和肿瘤分割国际竞赛的两个任务中均取得亚军；博士生陈梓杨、叶艺文和硕士生王志松组队在功能性视野信息预测国际竞赛中获得亚军。

白晓宇、叶艺文、陈梓杨三名学子应邀在MICCAI 2023的学术论坛上分别进行了成果展示和口头汇报，展示了西工大在医学影像智能计算这一新兴交叉研究领域的科研实力。

肝脏恶性肿瘤是发生率较高的恶性肿瘤之一。造影剂增强的的显示肝肿瘤发生的部位、形态、供血等，为其精准治疗提供了有力支持。多期相磁共振肝肿瘤分类竞赛 （LLD-MMRI 2023）旨在根据包含肿多期相磁共振图像能清楚瘤的多期相磁共振数据，设计出可以自动鉴别不同肝肿瘤类型的算法模型，辅助医生进行非侵入式的肿瘤诊断。

在西工大夏勇教授的指导下，博士生白晓宇提出了一种模仿医生诊断流程的肝肿瘤分类方法。该方法将人类医生进行诊断的各个流程转化为相应的机器学习步骤，使用卷积神经网络模拟医生对肿瘤区域图像进行分析，综合考虑多个期相的信息进行决策。该模型具有优异的性能，在LLD-MMRI 2023竞赛的多个阶段中均排在前两名，并在最终测试阶段取得第二名的优异成绩。

鼻咽癌高危器官和肿瘤分割竞赛（SegRap 2023）旨在开发基于电子计算机断层扫描数据的鼻咽癌高危器官和肿瘤分割算法，为临床的放射治疗规划提供参考。

在夏勇教授的指导下，博士生叶艺文提出了一种基于提示学习的三维医学影像通用分割模型UniSeg，UniSeg不仅仅可以同时完成十几种分割任务还具有高质量的视觉表征能力，该成果发表在MICCAI 2023上。使用SegRap 2023竞赛数据集微调的UniSeg模型，在高危器官和肿瘤区域分割两个任务中均取得第二名的优异成绩。

光学相干断层扫描是目前眼科检查中应用最广泛的成像方式，能够提供眼底结构的客观横截面信息，是青光眼诊断的重要依据。功能性视野信息预测竞赛（STAGE 2023）旨在根据光学相干断层扫描数据，设计出可以自动预测功能性视野信息的算法模型，以发现眼底结构与视觉功能之间的映射关系，辅助医生评估患者的视觉功能。

在夏勇教授和潘永生准聘教授的指导下，博士生陈梓杨提出了一种基于患者信息的功能性视野信息预测模型。在STAGE 2023竞赛的预赛和决赛中均取得第二名的优异成绩。