“智能医学+医学影像” 交叉学科实战人才培养显成效——信息工程学院本科生在SCI收录期刊发表高水平研究成果

      近日，信息工程学院孙冠群青年教师团队，指导智能医学工程专业2021级本科生潘逸致同学在国际期刊Frontiers in Bioengineering and Biotechnology（中科院三区、JCR Q1，影响因子4.3）发表研究论文A Mutual Inclusion Mechanism for Precise Boundary Segmentation in Medical Image，这是该生依托省级大学生创新训练计划完成的重要科研成果。潘逸致同学是该论文唯一第一作者,信息工程学院教师辛均益、杨天化、李凯和孙冠群为该论文通讯作者。

医学影像分割技术在疾病诊断、预后评估和治疗效果评价中发挥着关键作用。然而,由于医学图像的复杂性和异质性,现有的分割方法往往难以同时兼顾全局和局部特征,对异常区域和边界细节的关注也不够。针对这些问题,该研究提出了一种新的基于深度学习的医学图像精确边界分割方法MIPC-Net。受放射科医生诊断思路的启发,孙冠群老师指导的大学生研究团队设计了两个创新模块:一个着重于位置和通道注意力的相互增强,另一个专注于全局残差连接。这两个模块的协同作用提升了网络对医学图像边界的敏感性和分割精度,同时能有效过滤冗余信息并恢复特征提取过程中可能丢失的关键细节。在多个公开数据集的实验评估中,该方法在边界精确分割方面取得了良好效果。孙冠群老师表示,未来将带领学生进一步提高该方法的实时性和轻量化水平,为临床应用创造条件,推动医学影像精准分割技术的发展。

近年来，信息工程学院一直致力于智能医学学科专业交叉实战人才培养。学院构建了智能医学+医学影像、智能医学+康复、智能医学+中医、智能医学+基础医学、智能医学+临床医学，前沿交叉学科群。2024年获批中西医结合基础（神经系统疾病）浙江省中西医结合重点学科。学院在“智能医学+”新医科领域的教学改革，获批浙江省“十四五”第二批本科省级教学改革重点项目。为了进一步贯彻学校四五九主轴精神，突出学科、人才的主导作用，信息工程学院构建了“大人才”驱动“大学科”，“大学科”赋能“教科人”的链式联动“引擎”。谱写了学科链（交叉学科载体）-教师链（交叉研究团队）-学生链（交叉学习团队）三链共驱的前沿交叉学科教育新模式，学院依托智能医学学科，开展了青年教师教学科研激励计划，通过组织了“人才”、“青椒”面对面谈科研等系列活动，让更多的青年教师“担重任”、更多的本科生“唱主角”。

附：潘逸致同学简介

潘逸致，智能医学工程专业2021级本科生,已经发表4篇EI/SCI论文,并累计获得56次引用。该同学在IEEE CyberSciTech国际会议上凭借题为Sequence-Integrated Radiology Report Generation Leveraging Positional Encoding for Text and Images的论文荣获IEEE最佳学生论文奖。2024年1月,潘逸致同学还应邀赴Japan Advanced Institute of Science and Technology进行学术访问, 开展了为期一个月的交流。