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馮前進團隊在影像頂級期刊發表3篇醫學圖像分析研究新成果

時間:2019-06-25 22:20:19  來源:   編輯:張淼  作者:  點擊: 次

近日,我校生物醫學工程學院馮前進領銜的研究團隊,在《IEEE Transactions on Medical Imaging》(TMI)雜志上發表2篇高水平論文,這兩篇論文題目分別爲“Correlation-weighted sparse representation for robust liver DCE-MRI decomposition registration”和“Hippocampus Segmentation based on Iterative Local Linear Mapping with Representative and Local Structure-preserved Feature Embedding”,我校博士後周宇佳和16級博士龐樹茂分別爲這兩篇論文第一作者,馮前進爲通訊作者。

TMI雜志是醫學成像和醫學圖像分析領域的頂級期刊之一,2018年影響因子爲7.816。第一作者爲周宇佳的研究基于時間信號曲線空間中,增強空間和非增強空間的高度組間差異性和組內相關性,將原始DCE-MRI時間序列空間分離成增強空間和非增強空間。利用相關性加權約束,保證分離的精確性。分離後的非增強空間中的圖像序列將用于指導原始DCE-MRI時間序列的配准。模擬和真實臨床數據結果表明,該研究的實驗結果是現階段文獻報道的最高配准精度。第一作者爲龐樹茂的研究提出在自編碼器中加入局部結構保留的流形正則化,基于輸出流形上相似的樣本在特征空間中也相似的假設,對MR圖像提取到有鑒別力的特征,提出叠代局部線性映射方法對MR圖像海馬體實現了精確的自動分割,該研究成果有助于阿爾茲海默症的輔助診斷。

另外,馮前進領銜的研究團隊還在《Medical Image Analysis》(MIA)雜志上發表題爲“Direct Automated Quantitative Measurement of Spine by Cascade Amplifier Regression Network with Manifold Regularization”的研究論文,我校16級博士龐樹茂爲該論文第一作者,馮前進爲通訊作者。MIA雜志是醫學圖像分析領域的頂級期刊之一,2018年影響因子爲8.88。該研究利用人工智能技術,提出級聯放大器回歸網絡、局部結構保留的流形正則化以及自適應局部形狀約束的流形正則化,首次對MR圖像中腰椎椎體高度和腰椎間盤高度的30個指標進行精確自動測量,該研究有助于椎間盤退行性變、腰椎間盤突出等脊柱部位疾病的輔助診斷。

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