作者： 来源： 阅读量： 发布时间：2025-06-04 15:10:13
2025年5月27-30日，放射与分子医学成像三维重建领域最具影响力的国际会议Fully 3D 2025 (The 18th International Meeting on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine)在上海召开，生物医学工程学院医学工程系路利军教授、边兆英副教授、曾栋副教授带领团队成员携13项成果受邀参会。研究成果聚焦创新硬件设计、智能成像算法、低剂量扫描及图像处理等前沿领域，包括“重建技术与应用”、“成像系统和技术”、“图像处理与分析”专题会场口头报告4项和壁报展示9项。我院学生展示的研究成果赢得了广泛关注与高度评价，5名研究生荣获Fully3D 2025 Travel Award。
Fully3D会议自1991年创办以来，每两年举办一次，已发展成为专注于生物医学多维图像重建算法与计算方法的顶级会议。会议传统上聚焦于X射线CT、PET和SPECT等成像技术。近年来，该会议也逐步拓展议题，涵盖了磁共振成像（MRI）、超声成像以及其它新兴成像技术。近年来图像重建领域的重大进展几乎都在 Fully3D 会议上最早发布，这充分体现了会议在该领域的重要地位和强大影响力。
本届大会共设立了10个专题会场，涵盖PET/SPECT重建、重建技术与应用、运动校正、X射线CT重建、成像系统与技术、基于先进探测器的图像重建、图像处理与分析、基于图像重建的深度学习，以及X射线与CT成像等多个前沿方向。会议共接收了168篇摘要，从中遴选了55场口头报告和113个海报展示，全面展现了当前多维医学成像重建领域的最新研究成果与技术进展。
我院团队聚焦医学CT成像技术的前沿发展与临床应用突破，通过一系列涵盖创新硬件设计、智能成像算法、低剂量扫描及图像处理等核心技术领域的报告，在会场引起了国外同行的广泛关注。在“重建技术与应用”主题会场中，博士研究生王昊展示的《Multi-institutional Collaboration for Low-dose CT Image Reconstruction via Continual Recurrent Learning》，提出了一种基于多机构协作范式的低剂量 CT 重建方法，缓解了多机构数据异质性的影响，实现了多协议下的高质量成像，为医疗机构数据协作提供了新思路。在“成像系统和技术”主题会场中，硕士研究生余烨辉展示的《Spatio-Temporal Gaussian Splatting for 4D-DSA Reconstruction》，提出基于时空高斯建模的方法，用于4D-DSA重建，提升重建精度和效率。在“图像处理与分析”主题会场中，博士研究生蒙铭强展示的《Synthetic Data Augmentation using Cross Institution Latent Diffusion Models for Robust CT Imaging》，提出了利用跨机构潜在扩散模型进行合成数据增强的方法，以增强 CT 成像的鲁棒性。硕士研究生曾翠蝶展示的《FTTF-L: Functional Transform-based Low-rank Tensor Fractization Learning Model for Temporally Sampling Cerebral CT Perfusion》，构建了基于函数变换的低秩张量分数化学习模型，用于脑部 CT 灌注成像的时间采样优化。
研究生口头报告展示
在壁报展示会场，团队多名学生表现突出，其中，博士研究生郭义展示了《Ultra-Low-Dose CT-guided Puncture Method based on Internal Scanning》，博士研究生王昊展示了《CT Image Harmonization via Style Conversion from Different Reconstruction Kernels》，硕士研究生李玉乐展示了《An Innovatively Designed Source-and-Detector-Integration Hardware for Static CT System with Monte Carlo Simulation》，硕士研究生张宇健展示了《Multi-view Angiogram Generation Model for 3D-DSA Reconstruction》，硕士研究生肖萌展示了《Investigation of 6D Photon Counting Myocardial Perfusion Computed Tomography Imaging in Preclinical Study》，硕士研究生江浩涛展示了《Rigid motion estimation and compensation in Oral CBCT based on 3D-2D registration》，硕士研究生孟筱展示了《MUSKNet: Deep learning-based multiple reconstruction kernel harmonization network for CT imaging》，硕士研究生李颖展示了《TGDM: Textural and Geometric Features Inspired Diffusion Model for Lesion Generation in CT Images》，硕士研究生宋含笑展示了《INHfun-Net: Implicit Neural Representation with Hyperfunction Network for Medical Image Compression》。
研究生壁报展示
生物医学工程学院学子在Fully 3D 2025国际会议上表现优异，研究生蒙铭强、王昊、曾翠蝶、余烨辉、宋含笑荣获Fully3D 2025 Travel Award。该奖项不仅彰显了我校在医学影像研究领域的雄厚实力，也让更多优秀的南医学子在国际学术舞台绽放光彩。展望未来，我院师生将大力弘扬勇攀高峰、敢为人先的创新精神，追求真理、严谨治学的求实精神，集智攻关、团结协作的协同精神，奋力推进学校高质量发展，为学校“双一流”建设贡献医工力量。
5项Fully3D 2025 Travel Award
