6
月
30
日，国际顶级人工智能医学影像学术会议
MICCAI2019
公布录用结果，我校信息学院计算机科学系有
2
篇论文入选，题目分别为“
A Novel Endoscopic Navigation System: Simultaneous Endoscope and Radial Ultrasound Probe Tracking Without External Trackers
”和“
Towards Multiple Instance Learning and Hermann Weyl's Discrepancy for Robust Image-Guided Bronchoscopic Intervention
”。前者设计一种基于多源异构信息的全新手术导航系统；后者引入
Multiple Instance Learning
多示例学习和
Hermann Weyl's Discrepancy
数学模型，提出了一种稳健的微创外科手术介入图像引导方法。两篇学术论文唯一作者均为罗雄彪教授。
论文二：基于多示例学习和
Hermann Weyl's Discrepancy
模型的稳健的外科手术图像引导方案
MICCAI2019
论文投稿数量创历史新高，相比去年（约
1200
篇）增长了
63%
，遵循
MICCAI
会议对学术交流的深度和质量要求，论文录取严格控制质量，录取率在
30%
左右。
MICCAI2018
西班牙大会参加者达
3000
多人，今年有望突破
5000
人。
相关知识：
MICCAI
是全球公认的人工智能医学影像与手术导航领域的唯一国际顶级学术会议，其全称是
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention
，是跨医学影像计算（
MIC
）和计算机辅助介入（
CAI
）两个领域的综合性国际会议。
MIC
研究方向包括人工智能、机器学习、图像分割与配准、
CAD
（计算机辅助诊断）、临床和生物医学应用。
CAI
集中在介入部分，包括追踪和导航、介入式影像、智能医疗手术机器人等。该国际顶级学术会议具有以下特点：高度国际化（
134
所全球顶级科研高校的世界权威研究团队）、覆盖范围广（智能化医学检测、诊断与治疗领域，聚焦热点技术、关键理论、重大疾病应用与交叉融合领域，覆盖了计算病理学、脑疾病诊断、超声成像分析、智能化手术引导等多个领域）、学科前沿交叉（不仅关注疾病诊断，更强调疾病智能化的治疗引导，如智能化的放射治疗以及基于增强现实的手术引导策略等重点领域，同时将在深度学习、迁移学习、统计图谱、域自适应等热点方向开展专题研讨）以及多元化交流等。
