为进一步营造学术氛围、加强学术交流，应自动化学院邀请，2023年1月2日上午，沙特阿卜杜拉国王科技大学的终身正教授、博士生导师高欣教授作了题为“人工智能在医疗影像中的应用”的学术报告，自动化学院领导班子以及来自相关院系60余名师生以线上线下方式参会，报告会由胡军教授主持。
报告会上，高欣教授指出由于COVID-19的指示特征仅在3D信息中可见，相对于X射线的诊断效率CT扫描准确度更高。借助CT影像扫描技术，报告围绕不同的肺炎特征发掘不同阶段的肺炎统计学规律并定义时间序列生成器，从而依据当前的肺炎情况预测未来的病情发展。基于2D模型准确度低而3D模型参数量大、复杂度高等问题，高欣教授给出了适用于医学影像的多视角2.5D模型，并通过实际医疗数据验证了该方法在早期症状诊断方面的优势。为了关注幸存者的后遗症或者心理波动，采取分割算法排除肺部的血管和气管等干扰因素，对剩余信号进行增强进而深入分析病人的隐藏病灶。此外，验证了该方法的泛化性和普适性，可进一步用于肺结核、肺癌以及肺结节等肺部病理的筛查和诊断。最后，高欣教授介绍了AI在乳腺癌和口腔医疗等方面的研究成果。
会后，师生踊跃发言，积极提问，围绕报告会主题,分享科研心得体会,高欣教授就师生关心的问题做了细致解答,讨论气氛热烈。最后，胡军院长总结发言，对高欣教授的指导和精彩报告表示衷心感谢，鼓励青年教师借助学术平台多交流、多学习、补短板和强弱项。
高欣教授作学术报告
专家简介：高欣教授目前是沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）的终身正教授，博士生导师，同时任KAUST计算生物学中心的主任，智慧医疗中心的副主任，以及KAUST结构和功能生物信息学研究组负责人。他于2004年在清华大学计算机系获得学士学位，2009年在加拿大滑铁卢大学计算机学院获得博士学位。2009年10月至2010年9月，在美国卡耐基梅隆大学计算机学院雷恩计算生物学中心担任雷恩学者。研究焦点主要集中在计算机科学与生物学的交叉领域。在计算机科学领域，他领导的研究团队主要致力于开发与深度学习，概率图形模型，核方法和矩阵分解相关的机器学习理论和方法。在生物信息学领域，他的研究团队主要致力于构建计算模型、研发机器学习技术、设计高效的算法，以解决从生物序列分析到三维结构确定，到功能注释，再到了解和控制复杂生物网络中的分子行为，以及最近的生物医疗和健康领域中的关键开放问题。高欣教授已经在生物信息及机器学习的顶级期刊和会议上发表论文310余篇，总影响因子超过1300，引用6900次，H-index为45。他共计主持了超过1.5亿人民币的科研项目，是超过60个国际专利的第一发明人，担任领域7个期刊的副主编（包括Bioinformatics,Journal of Translational Medicine, Genomics，Proteomics & Bioinformatics, BMC Bioinformatics，Quantitative Biology，Journal of Bioinformatics and Computational Biology，Complex & Intelligent System），并受邀成为6个国际特刊的总编。他担任了15个国际会议的主席或共同主席，超过50个国际会议的（资深）程序委员会委员，并受邀为各国的基金进行评审，如瑞士自然科学基金委，意大利卫生部，以色列基金委，英国国家科研与创新署，荷兰基金委，香港研究资助局，波兰科学院等。他的16个学生/博士后已经在世界各国担任教授，如美国芝加哥丰田理工，清华大学，杭州电子科技大学，北京理工大学，山东大学，安徽大学，香港中文大学，香港城市大学等。