近年来，我院本科生不断涌现创新成果。新年伊始，我院高盛华教授SVIP实验室的大四本科生涂治以第一作者身份向国际会议IEEE ISBI 2020投稿的论文被接收（论文题目：SUNet: A Lesion Regularized Model for Simultaneous Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Grading）。这是涂治同学在国际会议上发表的第二篇科研论文。该同学曾于2018年在我院高飞教授混合成像实验室（HISLab）以第一作者身份投稿IEEE EMBC并被录用。
对医学影像的分析，可以为疾病的准确诊断和有效治疗提供必要的支持。随着深度神经网络技术的快速发展，人工智能正被广泛应用于医学影像分析。糖尿病性视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）是主要的眼部致盲疾病，通常伴有糖尿病性黄斑水肿（diabetic macular edema，DME）。实际临床中，眼科医生会同时诊断这两种疾病，但是，已有的自动诊断算法却仅针对DR诊断，而忽略了DME诊断。为了同时进行DR和DME的诊断，在 “SUNet: A Lesion Regularized Model for Simultaneous Diabetic Retinopathy and Diabetic Macular Edema Grading” 这篇文章中，研究人员提出了一种用于多任务学习的特征分离和联合网络（Separation and Union Network, SUNet）。此外，为了提高疾病分级结果的可解释性，研究人员还使用了病变信息来引导神经网络，并对自动诊断结果进行了可视化。该方法在国际公开竞赛数据集（ IDRiD ）上进行了大量实验，结果表明， SUNet在DR和DME的诊断准确率明显优于现有方法。
ISBI会议全称是IEEE International Symposium on Biomedical Imaging（IEEE国际生物医学图像研讨会），由IEEE信号处理学会（SPS）和IEEE生物医学工程学会 (EMBS) 联合倡议发起的，是致力于生物和生物医学成像的数学、算法和计算方面的顶级学术会议之一，享有很高的国际学术声誉。
值得一提的是，今年高盛华教授课题组共有四篇论文被ISBI 2020接收，这4篇论文均以上海科技大学为第一完成单位。同时，感谢相关合作单位：中国科学院慈溪生物医学工程研究所、南方科技大学、阿联酋起源人工智能研究院和优必选研究院。
图1. 糖尿病性视网膜病变和糖尿病性黄斑水肿的眼底彩色图
图2. 用于多任务学习的特征分离和联合网络
图3. IEEE ISBI 2020
图4. 涂治
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