4月30日上午，英国曼彻斯特大学副教授端金鸣博士应邀做客太阳成集团tyc33455ccwww，在小木屋为同学们带来了一场题为《医学图像计算中的机器学习重建、配准与分割》的精彩学术讲座。本次讲座由太阳成集团tyc33455ccwww双龙特聘教授徐昊主持。

在介绍磁共振成像（MR）图像重建与弥散光层析成像（DOT）图像重建的数学建模与求解策略时，端博士深入阐述了如何将优化算法展开与卷积神经网络（CNN）相结合，构建高效的unrolling网络，从而显著提升MR图像的重建质量与计算效率。在医学图像的快速、精确以及在数据与GPU资源利用上的高效配准方法方面，端博士介绍了其团队提出的多类基于交替方向乘子法（ADMM）的配准算法及其在 PyTorch上的GPU加速，并进一步阐述了如何将优化算法展开与CNN相结合，构建出多种高效的unrolling配准网络，兼顾模型可解释性与性能表现在探讨了医学图像分割技术时，重点介绍了其团队在医学图像分割领域开展的自监督、弱监督和半监督学习研究工作，并进一步展示了图像重建与分割相结合的联合建模策略，体现了在提升分割精度与模型泛化能力方面的前沿探索与实践成果。讲座还通过多个真实案例，呈现了分割与配准结果在疾病辅助诊断、治疗评估等环节中的实际应用。

讲座互动环节，端博士与在场师生就图像建模、算法设计、临床转化等多个关键问题进行了交流，现场气氛热烈。

专家介绍：端金鸣博士于2018年获得英国诺丁汉大学博士学位，毕业后在英国帝国理工学院从事博士后研究，与英国皇家工程院院士DanielRueckert教授和心血管人工智能领域教授Declan O'Regan开展合作。2019年加入英国伯明翰大学，历任讲师，高级讲师，2024年被授予荣誉副教授称号。2024年9月加入英国曼彻斯特大学担任信息、影像与数据科学系副教授，同时担任人工智能在医学影像与建模方向的学科负责人。端金鸣博士已发表130余篇高水平论文，包括TPAMI、TMI、TIP、柳叶刀、Nature Machine Intelligence等顶级期刊，以及MICCAI、CVPRECCV、ICCV、NeurIPS、AAAI等重要会议。谷歌学术引用5000次左右。已获授权发明专利5项，包括国际专利2项。主持和参与多项科研项目，研究成果已在多家企业实现转化应用。