Shapes, Features and Atlases: All Come for Prostate Segmentation¶
闫平昆
研究员、博士生导师
中国科学院西安光学精密机械研究所、光学影像分析与学习中心
摘要：前列腺癌是男性高发癌症，及早诊断和治疗通常会取得较好的疗效。为了解决精确定位穿刺取样和最小侵入局部治疗这两个前列腺癌症早期诊断与治疗中的难题，基于术前核磁共振（MR）与实时超声（Ultrasound）融合导航的前列腺癌症介入是一个研究的热点。为了将前列腺从核磁共振与超声图像中分割出来，从而通过基于表面特征的配准方法将两种不同模态的图像进行配准融合，我们提出了一系列基于形状先验建模、边缘特征学习、和多图谱融合的医学图像分割新方法，用于前列腺图像的分割。所开发出的方法取得了较好的分割结果，并已整合入图像导航前列腺穿刺取样系统，在临床试验当中取得了良好的效果。
个人简介：闫平昆博士现任中国科学院西安光学精密机械研究所、光学影像分析与学习中心研究员、博士生导师。曾任飞利浦北美研究院（位于美国纽约）高级研究员，入选中组部首批“青年千人计划”，中国科学院“百人计划”。主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习及其在医学图像处理与分析当中的应用。于2005年获国际医学图像计算和计算机辅助介入学会（MICCAI）图像分割与分析方向最佳论文奖，于2008年获美国纽约科学院工业创新奖最终入围奖。担任包括《Medical Physics》、《Machine Vision and Applications》和《NeuroComputing》在内的多个国际SCI学术期刊的编委，是多个国际学术会议组织者和主席，40余个国际会议程序委员会委员，20余个国际学术期刊的审稿人，是IEEE高级会员。