关于申报“中国图像图形学会技术发明奖”的公示
计算机与信息科学学院陈善雄老师作为第一完成人《急性脑卒中出病灶定位与智能分析技术》申报中国图像图形学会技术发明奖提名。现予以公示。
一、公示信息
序号 |
成果名称 |
主要完成人 |
主要完成单位 |
奖种 |
提名者 |
拟提名等级 |
1 |
急性脑卒中出病灶定位与智能分析技术 |
陈善雄 |
西南大学 |
中国图像图形学会技术发明奖 |
西南大学 |
一等奖 |
二、公示时间
2026年9月8日起至2026年9月10日止。
三、意见受理单位及联系方式
受理单位：计算机与信息科学学院 软件学院
电话：023-68254254
受理联系人：学院纪委
电子邮箱：ground@swu.edu.cn
四、项目简介
本项目聚焦急性脑卒中救治核心痛点，融合自监督深度学习与多模态影像分析技术，突破传统人工阅片耗时长、基层诊断能力不足、微小出血灶漏诊率高的行业瓶颈，实现急性颅内出血从“被动发现”到“秒级精准定位”的智能跨越，推动神经急症诊疗全流程数字化升级。项目采用 “无标注预训练-小样本微调-临床实时推理”全链条解决方案，打造无需海量人工标注即可达到专家级诊断水平的新一代AI辅助诊断系统。
项目核心技术体系包含三大创新模块：一是自监督特征表征学习技术，基于掩码图像建模与对比学习框架，利用海量未标注头部CT数据完成自监督预训练，自动学习颅内解剖结构与异常纹理特征，仅需少量标注样本微调，即可显著提升罕见出血亚型识别准确率，破解医疗AI领域标注数据匮乏难题，实现数据效率与模型泛化力双突破。二是多尺度动态定位算法，创新 “粗定位‑精分割” 级联网络架构，破解传统单一模型全局搜索与精细分割的固有矛盾，先快速锁定可疑区域，再通过3D注意力机制精准捕捉、无损分割毫米级微出血灶，模拟临床医生空间感知逻辑剔除伪影干扰，实现急诊场景下精度与速度的最优平衡。三是可解释性临床决策支持系统，搭载类激活图可视化与定量报告模块，可精准框定出血区域，自动计算血肿体积等关键诊疗指标，为手术决策提供量化支撑。
五、代表性论文专著目录
序号 |
论文、专著名称 /刊名/作者 |
影响因子 |
年卷页码 |
发表时间 |
是否国内完成 |
通讯作者 |
第一作者 |
SCI他引次数 |
他引总次数 |
1 |
Segmentation of acute ischemic stroke lesions based on deep feature fusion |
18.6 |
|
2024 |
是 |
陈善雄 |
李林峰 |
|
|
知识产权类别 |
知识产权具体名称 |
授权号 |
授权日期 |
权利人 |
发明人 |
发明专利有效状态 |
发明专利权 |
基于双侧对比差异信息的颅内大血管堵塞识别的分类方法 |
CN116403055 B |
2025年08月29日 |
西南大学 |
姚睿,陈善雄,李川,李咏梅,谭朵,马雨琪,向雅芸 |
有效专利 |
发明专利权 |
一种基于多模态特征融合的抗NMDAR脑炎预后分类方法 |
CN115937604 B |
2026年01月30日 |
西南大学 |
董霄轩,陈善雄,向雅芸,冯佳丽,李川,彭喜化,蒲汛 |
有效专利 |
发明专利权 |
注意力机制下对CTP进行特征融合的AIS病灶预测方法 |
CN116309507 B |
2025年11月18日 |
西南大学 |
李林峰,陈善雄,李咏梅,刘嘉杨,廖其华,董肖霄 |
有效专利 |
计算机软件著作权 |
基于三维点云的脑出血预后预测系统 |
2025SR2216017 |
2025年11月18日 |
西南大学 |
陈善雄 |
其他有效的知识产权 |
计算机软件著作权 |
医学影像智能分析系统 |
2025SR2215716 |
2024年08月19日 |
西南大学 |
陈善雄 |
其他有效的知识产权 |
西南大学计算机与信息科学学院 软件学院
2026年9月8日
