面向标注受限场景的医学图像分割方法研究

报告题目：面向标注受限场景的医学图像分割方法研究

报告人：周涛南京理工大学教授、博导

报告时间：2025年3月15日10:00-12:00

报告地点：秀山校区艺设楼214会议室

报告对象：伟德国际bevictor1946及相关学院师生

主办单位：伟德国际bevictor1946

报告内容：医学图像分割是精准医疗的核心技术之一，其核心任务在于精确勾勒病灶与解剖结构，为临床诊断、手术规划与导航提供关键支撑。然而，由于医学图像对比度低，且标注过程高度依赖专业知识，构建大规模高质量标注数据往往成本高昂、效率低下。因此，如何在有限标注条件下发展高效的分割方法，已成为重要的研究方向。本报告将首先梳理医学图像分割面临的主要挑战，并介绍常见的医学图像分割方法。在此基础上，重点展示本团队在标注受限场景下提出的基于半监督、弱监督、域适应学习等图像分割技术，最后对该领域的未来方向进行展望。

报告人简介：周涛，南京理工大学教授、博士生导师，入选国家海外高层次青年人才计划。专注于计算机视觉、机器学习、医学影像分析等交叉研究。在领域顶级期刊及会议IEEE TPAMI、IEEE TMI、IEEE TIP、CVPR、ICCV、MICCAI等发表高水平论文90余篇，谷歌学术引用超一万次，连续入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家年度榜单。担任多个权威期刊（IEEE TIP/TNNLS/TMI/TCSVT）的编委，以及多个顶级会议（AAAI、MICCAI等）的AC/SPC。