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近期，我院智能醫(yī)學(xué)研究團(tuán)隊(duì)馮躍教授、徐紅教授和林卓勝副教授的指導(dǎo)的2021級(jí)碩士研究生吳欣在工程領(lǐng)域、計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《Knowledge-Based Systems》（影響因子8.8，中科院SCI分區(qū)計(jì)算機(jī)科學(xué)一區(qū)，TOP期刊），發(fā)表題為《CTransCNN: Combining Transformer and CNN in MultiLabel Medical Image Classification》科研論文。該論文是吳欣擔(dān)任第一作者，馮躍教授為通訊作者，具備重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和廣泛的應(yīng)用潛力。它呈現(xiàn)了智能醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室近期的科研成果以及在研究生培養(yǎng)方面取得的新進(jìn)展。該工作依托五邑大學(xué)智能醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)，得到了廣東省教育廳重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)ｍ?xiàng)（2021ZDZX1032）項(xiàng)目基金等經(jīng)費(fèi)資助。

該論文工作深入研究具有先進(jìn)性的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)結(jié)合醫(yī)學(xué)影像和中醫(yī)舌診圖像探討人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)診斷之間的關(guān)系，采用Transformer與CNN結(jié)合的多標(biāo)簽醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)創(chuàng)新算法，有效地提高了對(duì)多標(biāo)簽醫(yī)學(xué)影像和中醫(yī)體質(zhì)分類(lèi)的智能診斷能力。更重要的是讓國(guó)際頂級(jí)期刊認(rèn)可中醫(yī)這一中華文明瑰寶，為將中醫(yī)推向世界作出了貢獻(xiàn)。

         圖1 所提出的 CTransCNN 框架的概述圖

圖2 各個(gè)模塊的示意圖

論文信息

Xin Wu, Yue Feng*, Hong Xu, Zhuosheng Lin, Tao Chen, Shengke Li, Shihan Qiu, Qichao Liu, Yuangang Ma, Shuangsheng Zhang, CTransCNN: Combining transformer and CNN in multilabel medical image classification, Knowledge-Based Systems, Volume 281, 3 December 2023, 111030, ISSN 0950-7051, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111030.

主要作者介紹

本文第一作者，碩士研究生，碩士期間主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)。

本文通訊作者，教授，博士生導(dǎo)師，畢業(yè)于皇家墨爾本理工大學(xué)獲博士學(xué)位，從事機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和生物識(shí)別的研究。早些年，在澳大利亞從事科研第一線(xiàn)工作，在悉尼科技大學(xué)與醫(yī)療設(shè)備服務(wù)集團(tuán)長(zhǎng)達(dá)十年合作研究的項(xiàng)目。近年來(lái)，在國(guó)內(nèi)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)基于人工智能技術(shù)專(zhuān)注于智能醫(yī)學(xué)診斷研究。在KBS、CIBM、BIOMED SIGNAL PROCES、Nonlinear Dynamics等期刊上發(fā)表論文18篇；申請(qǐng)了15項(xiàng)專(zhuān)利，其中7項(xiàng)發(fā)明得到授權(quán)；主持包括省級(jí)項(xiàng)目在內(nèi)的多項(xiàng)相關(guān)項(xiàng)目立項(xiàng)，項(xiàng)目資助額度接近200萬(wàn)元。