近幾年圖像識別技術在許多領域內大方異彩，當下最熱門的研究方向之一就是醫學圖像分析(醫學計算機視覺)，其中醫學圖像分析領域內的醫學圖像分割領域具有很高的應用價值，可用於影像引導介入治療，定向放療等過程中。
隨著計算機輔助診斷的深入研究以及醫學臨床的需求增長，醫學圖像分析得到不斷發展，研究對象也日益廣泛，從過去具有明顯診斷特徵的病種擴展到多種不同器官、解剖形態、功能過程的圖像。可以說自動精準定量的計算機輔助圖像分析在幫助臨床醫生和研究者高效準確地處理海量圖像信息方面發揮越來越大的作用。以目標檢測及跟蹤、目標識別、醫學圖像分割為主要方向，重慶郵電大學軟體工程學院副教授周麗芳近年來致力於醫學圖像領域的研究，成功開展了多項具有高創新性和科學價值的項目研究。項目成果產生的新技術和新方法為醫學輔助診斷提供了重要參考，同時也推動了醫學圖像分析在理論方法和應用上的進步。
器官分割是醫學圖像處理領域的一個重要課題。隨著成像技術的發展，如磁共振成像、計算機斷層掃描和正電子發射斷層掃描等，醫生完成相關的工作都會使用計算機輔助方法。在臨床醫學上，快速、準確的器官分割在診斷、分類、手術計劃的制定具有重要的作用。
「一種基於改進樹狀部分模型的醫學圖像自動分割方法」是周麗芳在項目《基於視頻的敏感目標跟蹤與識別方法研究》研究上的專利成果之一。該方法通過CCP算法對醫學圖像進行分割，能夠準確、自動的提取肝臟輪廓，將分割結果顯示出來為醫學輔助診斷提供參考。作為一種新的、應用於肝臟圖像分割的輔助診斷方法，它的提出有效解決了現有技術在醫學圖像分割過程中過多的依靠人為的操作、或者半人為的操作問題，在實際工作中有助於減少臨床醫生工作，減少主管因素影響，進而提高診斷的準確率、降低分割錯誤。
隨後，周麗芳陸續發表了 「Automatic Liver Segmentation Using shape context constraint Network」、一種優化樹模型的肝臟自動分割方法研究等有關醫學圖像自動分割方面的論文，分別被國際期刊International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence、信息學會議論文集和中文核心期刊《計算機工程》收錄。此外，研究成果「一種基於改進樹狀部分模型的醫學圖像自動分割方法」已經正式獲取授權專利。
除了在醫學圖像分割方向上的研究，周麗芳圍繞醫學數字圖像處理技術層面開展了多項深入研究，為推動數位技術輔助檢查診斷、數位技術輔助治療的發展做出積極貢獻。目前，她正在參研國家自然科學基金項目《面向腦病輔診的多模態多尺度醫學圖像融合方法研究》，主要負責配準及特徵優化方面的理論分析與算法設計。據了解，該項目自2020年1月啟動，主要就腦部多模態醫學圖像處理面臨的腦組織自動分割、快速準確配準、融合方法存在的塊效應、結構信息丟失和色彩失真等問題，以臨床MRI、CT、PET和SPECT等多模態醫學圖像為主要研究對象，進行圖像融合研究。該項研究工作具有重要的理論研究價值和實際意義。」
實際上，周麗芳的研究工作不僅限於推動圖像識別在診斷中的應用。在專業從事模式識別、計算機視覺與圖像處理科研工作的十多年間，她還在致力於圖像特徵提取與識別、目標檢測與跟蹤等方面關鍵技術的研究，特別在複雜條件下人臉識別技術領域取得了突破性成就和廣泛的應用價值。其中，她提出的在光照影響下以及視頻動態條件下的人臉信息提取與識別方法，加速了人臉識別技術在身份驗證、智能考勤、門禁安防等領域的實際應用。
2018年10月，在第八屆中國人工智慧學會上，周麗芳憑藉參研項目《智慧金融中的集成生物識別關鍵技術及應用》的研究成果，獲得中國智能科學技術最高獎——吳文俊人工智慧科技進步一等獎。該項目由重慶中科雲從科技有限公司、廣州雲從科技有限公司聯合中科院重慶院、重大和重郵組成產學研研發團隊，針對金融交易中頻發的交易欺詐、惡意攻擊等問題，研發了一整套面向智慧金融的智能生物識別技術體系和應用系統。隨後，這套面向金融行業集成生物識別技術成為在金融業推廣使用人臉識別技術的關鍵標準，同時被納入公安部制定的公共安全行業標準和「基於可信環境的遠程人臉識別認證系統技術要求」國家標準，充分顯示了其在技術創新中的先進性。
不難發現，圖像處理技術、計算機視覺技術的進步和應用推廣極大推動了各個行業的智能化、信息化發展。作為領域內專家，周麗芳不斷提升技術創新能力，更成功將圖像識別、人臉識別等方面的最新成果引入金融、網絡安全領域，以促進相關行業系統優化發展。特別以她現階段的研究重點醫學圖像處理技術為代表，該技術作為提升現代診斷和治療水平的重要工具, 使實施風險低、創傷性小的手術方案成為可能，未來也將在醫學信息研究領域發揮更大的作用。
--推廣
來源： 消費日報 | 作者：王新文 | 責編：華曉梅 電子信箱：184042016@qq.com