报告题目：医学影像智能分析与应用

主要内容：本报告从CT、MRI、PET等常见医学影像出发，介绍医学图像分类、检测与分割等核心任务，讲解医学数据预处理、专家标注，以及 CNN、U-Net 等深度学习模型的基本原理。并结合模型训练、评价指标、独立测试与模型可解释性，讨论模型训练过拟合、数据偏差和跨医院泛化等问题。其中，报告重点分享两项 PET/CT 肿瘤分割研究：一是基于混合小波注意与边界多尺度增强的多模态肿瘤分割网络；二是基于条件扩散模型与Mamba的缺失模态肿瘤分割网络。最后讨论临床工作流、隐私保护、公平性与模型可靠使用的边界，帮助学生理解医学影像智能分析从数据处理到临床转化的完整链条。

报告人：邹子威

报告人所在单位：计算机学院

报告人职称/职务及学术头衔：讲师/博士

时间：2026年11月1日下午14:00

地点：金盆岭校区6教305室

报告人简介：邹子威，男，博士毕业于中南大学软件工程专业，博士在读期间曾赴英国曼彻斯特大学联合培养1年。2026年7月入职长沙理工大学计算机学院。主要研究方向：医学影像分析与多模态医学图像计算。主要开展 PET/CT 多模态肿瘤分割、Mamba 状态空间模型、动态超图神经网络及群组医学影像配准等研究。以第一作者或通讯作者在国际期刊发表论文 6 篇，累计发表或录用学术论文13篇；参与国家重点研发项目，国际自然科学基金重点项目等多项课题。

承办单位：计算机学院  通识教育中心