報告題目：Adaptive Weighted Curvature-based Active Contour for Medical Image Segmentation

報告人：龐志峰

報告時間：2022年11月4日14：00-16：00

騰訊會議ID：316-610-362

報告摘要：圖像分割是醫(yī)學圖像領域疾病診斷或圖像引導手術的一項復雜而核心的技術,。然而,，低質量的圖像，如圖像的弱邊緣和強度不均勻性,，會給放射科醫(yī)生帶來相當大的挑戰(zhàn),。本文將熱核卷積和自適應加權高階全變分相結合，提出了一種基于曲率的自適應加權活動輪廓模型,，用于醫(yī)學圖像分割,，以提高診斷效果,。為了降低計算復雜度，利用熱核卷積運算對分割曲線周長進行逼近,。此外,，基于自適應輸入圖像，可自動評估高階總變異項中的加權參數,，以強調局部結構,，提高分割精度。 由于該方法是一個平滑優(yōu)化模型,，因此引入乘子的交替方向法，將原問題轉化為幾個易于求解的子問題,。在超聲和MRI數據集上的數值實驗結果表明,，與幾種傳統(tǒng)的分割方法相比，該模型具有較高的分割效率和魯棒性,。

報告人簡介：龐志峰,，河南省應用數學中心(河南大學)副主任，教授,，博士生導師,，河南省數字圖形圖像學會副理事長，河南省骨傷康復人工智能重點實驗室學術委員會委員,，中國生物醫(yī)學工程學會醫(yī)學人工智能分會青年委員會委員,，中國生物醫(yī)學工程學會醫(yī)學人工智能分會”算法”專家組成員，中國工業(yè)與應用數學學會-數學與醫(yī)學交叉學科專業(yè)委員會委員,。南洋理工大學/香港城市大學博士后,，利物浦大學高級訪問學者，香港理工大學/香港中文大學訪問學者,。主持國家基金1項,，產學研項目2項，省部級項目1項,。參與國家基金4項目,，科技部和省科技廳重大研發(fā)計劃各1項，河南省科技廳重點研發(fā)項目1項,，授權國家發(fā)明專利1項,，發(fā)表論文40余篇。

邀請人：唐利明

歡迎廣大師生積極參與,！