生成式人工智能赋能医学图像计算｜SPP第162期

随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能在图像理解与生成领域展现出强大的能力，为医学图像计算带来了新的机遇与变革。本期SPP报告将从生成式人工智能的发展背景出发，介绍其核心思想与主流技术框架，重点阐述生成式模型在医学图像计算中的典型应用，包括医学成像、器官与病灶分割、跨模态医学图像合成等。通过通俗易懂的案例与示意，展示生成式人工智能如何提升医学影像分析的精度与效率，助力临床诊断、治疗规划与医学研究，帮助学生及对此领域感兴趣的人士全面了解这一前沿技术在智慧医疗中的潜力与挑战。欢迎关注本期SPP：1月21日（本周三）19:30–21:00。

本期直播你将收获哪些

1、理解生成式人工智能的基本原理与主流技术框架，建立对其在医学图像计算中作用的整体认知。

2、了解生成式人工智能在医学成像、图像分割与跨模态合成等典型应用场景中的实际价值与应用方式。

3、拓展对人工智能赋能智慧医疗前沿方向的认识，激发在医学影像与人工智能交叉领域的学习与研究兴趣。

演讲嘉宾

单洪明

CCF高级会员，复旦大学研究员

单洪明，复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员、博士生导师。入选国家海外高层次青年人才计划、上海市海外高层次人才引进计划，连续四年入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单（人工智能领域）。主要从事人工智能与医学影像等领域的研究工作，在国际顶级期刊与会议上发表学术论文100余篇，谷歌学术引用超过7900次，h指数为43。其中，以第一作者或通讯作者（含共同）身份在Nature Machine Intelligence、IEEE TPAMI、IEEE TMI、NeurIPS、ICML、CVPR、ICCV等国际顶级期刊与会议发表论文50余篇。主持国家自然科学基金优秀青年科学基金（海外）、面上项目、青年项目等多项科研课题。受邀担任《自然·医学》、《自然·机器智能》、《自然·通讯》等国际权威期刊的特邀审稿人，现任IEEE TMI副主编。