3月28日下午  ，新工学科学青行师“新工科下午茶·学科交叉沙龙”第14期暨北大医学青年科技沙龙第168期在北京大学新燕园校区学术交流中心第六会议室举行
。科下本期沙龙以“计算机视觉与智能医学影像分析”为主题，午茶由北京大学新校区管理委员会办公室、交叉暨北技沙医学部科学研究处联合主办 ，沙龙生共算机视觉北京大学激光医学研究所承办。大医99幸运28预测沙龙吸引了来自北大计算机学院 、年科材料科学与工程学院、龙举基础医学院 、探计护理学院 、医学影像各附属医院等15家院系、分析医院的前沿60余名师生现场参会 ，并特邀在“北大医学科研合作交流平台”微信小程序上发布相关需求的新工学科学青行师老师参会报告及交流
。北京大学激光医学研究所所长 、科下北大第三医院眼科教授陈跃国，午茶激光医学研究所核心成员、北大第三医院眼科副教授刘子源分别主持交流讨论和学术报告环节 。pc蛋蛋幸运28官网特邀嘉宾陈跃国、主持人刘子源随着人工智能技术的快速发展 ，计算机视觉在医学影像领域的应用日益广泛 ，为疾病诊断 、治疗规划和预后评估提供了全新的技术手段。3位深耕计算机视觉领域的专家首先介绍了该领域的前沿进展和医学应用 。北京大学计算机学院副教授蒋婷婷以“计算机视觉在医学领域的应用”为题，系统介绍了计算机视觉技术在手术技能评价、电镜图像细胞膜分割、皮肤病图像分析 、骨骼形态分析等方向上的应用。她指出，计算机视觉技术已经广泛应用于医学的各个领域，包括临床疾病的诊断、疾病的进展预测和疗效预测等 。同时，pc蛋蛋幸运28在线开奖预测医学影像的数据量大 、分辨率高等特点也给计算机视觉技术带来新的挑战。未来计算机视觉技术应用于医学的核心挑战在于对医学知识的建模、对医生诊断流程的深入理解以及高质量大规模数据集的构建，提高AI辅助诊断的可靠性和泛化性。北京大学深圳研究生院信息工程学院副教授陈杰聚焦“医学图像分割技术及其在胶囊胃镜中的应用”，从图像分割的基本原理出发，用生动的实例展示了计算机视觉在动态影像中分割捕捉的创新技术，并详细介绍了如何实现胶囊胃镜影像中病灶区域和病理图像中细胞核的自动分割提取 。其团队开发的算法显著提升了胃肠病变的检出效率，适用于息肉
、癌变等病灶的筛查 。未来研究将进一步优化模型在低质量影像中的识别性能，探索轻量化算法以适应移动医疗设备的需求。北京大学健康医疗大数据国家研究院副研究员隋尧以“智能神经成像 ：技术突破与临床价值”为题，重点介绍了针对婴幼儿和意识障碍患者的幸运28俱乐部神经影像识别技术，并探讨了新型图像识别技术对神经疾病诊断的推动作用 。传统影像检查依赖患者配合，而智能神经成像技术可动态捕捉脑功能、影像信号 ，为无法主动配合的患者提供了无创诊断方案。此类技术不仅填补了临床空白
，更为脑神经疾病的诊断提升了识别维度。医学影像分析的最终目标是服务临床实践 。本期沙龙特邀两位临床专家从实际需求出发 ，分享了AI技术在眼科和甲状腺相关眼病诊疗中的创新应用。北京大学第三医院眼科、激光医学研究所主任医师、副教授张钰以“AI图像分析在眼科的应用与未来探索”为题 ，深入解析了人工智能在近视防控和屈光手术中的价值 。她指出 ，通过分析角膜地形图和眼底屈光影像，幸运28不连输的技巧AI模型可预测青少年近视发展趋势，为个性化干预提供依据；在屈光手术领域
，AI辅助设计系统能够优化手术方案，显著提升术后视觉质量。她希望加强工科与医科团队的合作 ，共同攻克“动态视觉模拟”等关键技术难题 。北京大学人民医院放射科副主任、主任医师、副教授程瑾系统阐述了甲状腺相关眼病综合诊疗平台的构建与应用。甲状腺相关眼病（TAO）是一种复杂的自身免疫性疾病，传统诊疗依赖医生经验 。程瑾团队依托北京大学人民医院TAO多学科诊疗团队，利用多模态磁共振成像对患者治疗前后进行评估，获得其全治疗周期完整的影像、临床和随访信息 ，进而通过整合上述数据库进行了AI辅助综合诊疗平台的构建。目标是实现TAO患者的个体化评估，并帮助医生制订精准治疗方案
，显著提升了患者预后 。同时
，作为“北大医学科研合作交流平台”上发布需求的科研人员代表，她也很高兴能够与线下的各学科研究者一起研讨，促进更多跨界需求达成合作。报告环节嘉宾（从左到右、从上到下依次为：蒋婷婷 、陈杰 、隋尧 、张钰、程瑾）茶歇时间是沙龙的亮点环节 ，短暂的20分钟成为突破学科认知边界、跨学科思想交流的“黄金时刻”。在轻松愉悦的氛围中，师生们手捧咖啡与茶点 ，与现场嘉宾零距离对话 ，围绕技术细节、临床痛点等进行自由交流  。医工团队现场“配对”
 ，真正实现了“思路不歇 ，灵感不断”。一位参会者笑称：“这比专门开项目对接会还高效！”与会嘉宾热烈讨论在交流讨论环节 ，陈跃国带领5位报告嘉宾，与现场和线上的听众围绕“计算机视觉与智能医学影像分析的未来方向”展开热烈讨论 。通过研讨合作的技术细节 、临床转化落地等问题
，学者们一致认为，算法开发需紧密结合临床场景
，避免“技术孤岛”；应加强医工交叉课程体系建设
，培养既懂医学又精通技术的青年学者；需提升多模态医学数据的高质量标注等。随着人工智能技术的不断进步
，计算机视觉有望在疾病早筛 、精准诊疗和健康管理中发挥更大作用
。交流讨论环节新校区管理委员会办公室主任李航、副主任周锋为报告嘉宾和主持人颁发了“新工科下午茶·学科交叉沙龙”纪念牌 。颁发“新工科下午茶·学科交叉沙龙”纪念牌通过计算机视觉与医学影像分析的深度对话，沙龙展示了北京大学在医工交叉领域的领先实力，也为后续合作奠定了坚实基础
。未来 ，新校区管委办 
、医学部科研处将持续搭建此类交流平台，邀请医学领域的虚体科研机构深度参与 ，聚焦“北大医学科研合作交流平台”微信小程序的线上合作需求
，促进线下的多团队跨学科合作 ，推动更多原创性科研成果产出。活动介绍 ：“新工科下午茶·学科交叉沙龙”系列活动于2022年发起，旨在搭建以“新工科+”为主体的学科交叉交流平台，迄今已举办14期 。截至目前，沙龙累计邀请83位校内外院士 、资深学者 、业界专家作主题报告并参与讨论。现场交流师生每场均超过40人 ，线上观看人员累计逾4万人次，已促成20余项新工科交叉合作。“北大医学青年科技沙龙”于2017年启动，是北大医学跨学部跨学科学术交流平台的重要组成部分 ，旨在动态宣传北大医学青年才俊最新科研成果，推动北大医学与国内外研究机构的交叉合作
，并邀请国内外专家学者分享学术经历，介绍前沿科技，开创紧密围绕医学问题的科技创新新局面，迄今已举办168期 。两个学术交流品牌于2024年下半年启动深度合作 ，聚焦以医学问题为核心的医工 、医信交叉合作需求，邀请医学部虚体科研机构承办系列学术活动，以发挥北京大学学科综合优势，推动新工科与新医科的协同发展，为健康中国建设贡献智慧与力量
。专题链接：新工科下午茶·学科交叉沙龙