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山财大好成果推荐——高珊珊教授团队智能医学图像处理及辅助诊疗技术
在这个科技日新月异的时代，医疗与人工智能的结合正以前所未有的速度改变着我们的生活。今天，让我们走进一支在该领域深耕细作的优秀团队——山东财经大学计算机与人工智能学院高珊珊教授团队，一起探索他们的科研之路与卓越成果。
团队介绍
高珊珊，教授，博士生导师，校学术委员会委员，山东省高等学校青创人才团队带头人。获“山东省优秀研究生指导教师”、校“教学名师”“师德标兵”等荣誉称号。担任中国工业与应用数学学会几何设计与计算专业委员会委员，中国图学学会可视化与认知计算专委会委员，山东计算机学会数字媒体技术与艺术专委会常委，亚洲图学学会会员等。以紧密服务地方经济发展为主线，面向智慧医疗、智慧城市、财经领域或其他智能应用领域多源大数据，如图形、图像、视频、点云、文本、几何等数据，聚焦智能图形图像及几何处理、数据挖掘与可视化、计算医学等方向，利用传统图形建模、深度学习、大模型等优势，进行相关理论深入研究，关键技术和系统研发，成立济南市科研带头人工作室，积极开展社会服务与成果转化工作。近年来在TVCG、TMM、TCSVT、TOMM、计算机研究与发展、PG、CGI等国内外权威期刊及学术会议发表学术论文50余篇；获发明专利9项，软件著作权17项；主持国家自然基金或重点项目课题3项、省部级及厅局级科研/教研项目10余项；作为主要成员获教育部科技进步奖一等奖1项，二等奖1项，山东省科技进步奖二等奖2项，三等奖1项。
核心技术
1. 复杂环境下的弱目标检测
专利“显著性目标检测方法及系统”及“图像小目标检测方法、系统、设备及介质”，面向复杂环境下显著性目标或微小目标检测，大大提升了检测设备及系统的检测精度，应用于智能医疗、工业检测、视频监控等领域。特别是赋能医学影像分析，识别和定位医学影像中的病灶、肿瘤或结节、舌象齿痕等其他异常组织以辅助医生进行诊断和治疗。
2. 多模态信息处理技术
设计了超声图像增强、MRI图像超分辨率等多种智能图像处理方法，提出了多种医学图像融合技术或框架并已申请专利，如结合Swin Transformer和CNN的优势，通过渐进式特征提取和频域信息补充，实现MRI和CT等多模态医学图像的融合，提高了图像融合的准确性和效率，能够获取更丰富的医学图像信息，为医生提供更全面的诊断依据。
3.舌象数据集构建及处理技术
构建了包含舌体、齿痕、裂纹等标注目标的语义分割、目标检测、实例分割数据集，并开发了相应的分割和分类方法。针对舌象数据的特殊性，提出了多种处理技术并已申请专利，如双边区域约束的舌体分割方法、基于层次划分的舌形分类、基于可变形卷积的齿痕检测等。为中医舌诊提供了可靠的数据支持和技术手段，提高了诊断的准确性和效率。
应用场景
1.医学影像辅助诊断
上述技术可广泛应用于医学影像诊断领域，如放射科、超声科、口腔科等，为医生提供更全面、准确、清晰的医学影像信息，辅助进行更精确的诊断和治疗。
2.中医舌诊
舌象数据集构建及处理技术可应用于中医舌诊领域，为中医诊断提供可靠的数据支持和技术手段，提高中医诊断的准确性和效率。
3.医学教研辅助
上述技术还可用于医学影像教学研究领域，如医学影像分析、医学影像处理算法的研发等，为学生提供更丰富的医学影像资源和教学案例，提高医学影像教育的质量和效果。推动医学影像技术的不断发展和创新。
未来展望
展望未来，这些成果将深度融合科技与医学，推动医学影像诊断智能化、个性化发展，同时促进医疗体系全面数字化转型，打破地域限制，实现优质医疗资源共享普及，同时，助力中西医深度融合，共同探索人类健康的无限可能，为人类的健康发展注入新的活力。让我们期待这些技术成果在未来的广泛应用，共同开创一个更加健康、美好的明天。
交流合作
山东财经大学科技成果转化办公室诚挚邀请各界同仁携手合作，共同探索AI智能医学图像技术的广阔前景。
联系电话：0531-81791970
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