2024年10月25日下午，汤铁群博士在躬行C楼102会议室作了题名为《基于DCNN的肺癌辅助诊断算法关键技术研究》的学术报告，部分感兴趣的师生参加了此次报告会。

CAD（Computer Aided Diagnosis）作为医生的“第二只眼”，可以辅助放射科医生进行临床诊断。在减轻放射科医生繁重标注工作负担、避免人工阅片带入主观性、提供相对一致的判断标准和直观病灶表征的同时，为提高医疗系统智能诊断水平、临床诊断及后续的治疗策略提供可靠的数据支持。随着海量CT图片的产生，基于DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)的肺癌辅助诊断已经成为现代医学影像研究的热点。

本次报告基于肺癌辅助诊断中的肺结节分割和分类任务，围绕带标注的数据少，提取任务所需病灶特征相关的算法架构、多尺度、注意力，深度监督和任务间具有潜在关联性几个关键问题展开，提出了一系列行之有效的方案，并取得了可喜的进展，为基于DCNN的肺癌辅助诊断算法的进一步研究奠定了理论和实验基础。

报告内容丰富，从与肺结节相关的基本医学知识到辅助诊断算法的实现，与会师生就感兴趣的问题进行了热烈、深入的讨论，并就之后的研究工作做了进一步规划。（撰稿 汤铁群 学院审核 武山）