医学图像处理前沿应用专栏

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专栏导语

借助于人工智能的发展， 计算机辅助诊断技术已由“可用”变为“可靠”， 由“减轻劳力”变为“精准预测”。特别是医学图像处理， 近年来与深度学习、 多模态信息等结合后对临床应用和医疗范式都产生了深远影响。本专栏聚焦于图像处理与测量、 诊断识别、 信息传输、 生物测量四大核心方向， 遴选了4 篇代表性研究成果， 旨在与读者一起， 共同挖掘智能医学的巨大潜力。

具体而言， 专栏中的第1篇论文根据组织病理切片图像中腺体的各异且边缘模糊的特点， 提出了一种融合边缘信息与多尺度特征的增强网络， 提高了图像分割效果。第2篇论文针对脊柱侧弯诊断中对Cobb角计算的问题， 分别提出了椎体定位和准确分割网络， 进而使诊断自动客观。第3篇论文提出了一种眼底图像的无损压缩算法， 基于软压缩算法， 在内容分块和梯度预测方面提出了自适应策略。第4篇论文拟开发实现瞳孔实时定位的嵌入式系统， 主要针对角膜反射提出了一种准确、 稳定的定位算法。这些创新研究展示了医学图像处理领域的部分重要问题， 为技术落地提供了务实的解决方案。

客座编辑简介

李光旭， 博士， 天津工业大学副教授， 硕士生导师， 研究方向为计算机辅助诊断、 医学图像处理、 模式识别、 生物成像等， 重点研究了眼科相关计算机、 “数字人”虚拟解剖台、 前列腺穿刺手术机器人导航系统、 角膜共聚焦显微图像自动拼接技术、 眼底照动/静脉自动分类技术等。天津市体视学学会理事、 天津市图象图形学学会委员。美国华盛顿大学(西雅图)生物医学工程专业访问学者， 澳大利亚伍伦贡大学信息工程专业访问学者。主持天津市自然科学项目2项， 发表学术论文60 余篇。在国际学术会议ICBEB2018和ICIAE2025做特邀报告2次。