报告时间：2025年10月25日 14:30–15:45

报告地点：312会议室

报告人：杨晓

报告主题：手术多源空间配准定位方法与应用

报告摘要：

本报告围绕手术场景中的多源空间配准与精准定位展开研究，旨在提升术中影像导航的准确性、稳定性与智能化水平。重点介绍了多模态医学影像配准、器械与患者位姿配准、重要组织结构融合配准等关键技术方法。通过引入多源信息融合策略，实现术前、术中数据的高精度对齐与实时更新，为智能化手术导航和个体化精准治疗提供了坚实的技术支撑。

报告时间：2025年10月25日 16:00–17:15

报告地点：312会议室

报告人：黄焱

报告主题：不完备多模态学习前沿进展及其在医学图像中的应用与探索

报告摘要：

本报告聚焦训练或推理阶段存在缺失模态（Incomplete Modalities）的现实场景，首先界定问题与数据范式（同构、异构模态、训练缺失、推理缺失、缺失机制MCAR/MAR/MNAR），给出可复现实验与评测口径。随后从四条主线系统梳理方法谱系与代表工作：（1）潜在空间、模态无关表示：以共享-特异解耦与缺失指示为核心，在部分模态可用时保持稳定推断；（2）互信息、对比对齐：通过跨模态相关性最大化与提示、注意力对齐，提升信息互补与检索能力；（3）生成式模态补全：利用GAN、扩散模型在任意缺失组合下合成缺失模态，强调分布一致性与不确定性约束；（4）鲁棒融合、蒸馏与模态估值：不显式补全，借助知识蒸馏，提升不完备条件下的协同表现。报告结合医学影像案例（如多序列MRI合成、影像+报告、检验融合、生存、分期预测）重点探讨不完备多模态学习在医学图像领域中的应用潜力与启示，用于进一步探索未来相关研究工作。