近日，信息科学与工程学院副教授王翠、高玉珍赴韩国大田（Daejeon）参加国际医学影像计算领域顶级会议 MICCAI 2025（Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention），并在专题研讨会GRAIL（GRaphs in biomedicAl Image anaLysis）上作学术报告。王翠副教授以《Prompt-Driven Multi-View Representation Learning for Clinical Progression Prediction of Significant Memory Concern》为题进行学术交流，提出一种基于提示学习（Prompt Learning）的多视角表征模型，针对阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）早期诊断中MRI影像跨域差异的问题，设计了多视角特征融合与自适应机制，在多源数据集上显著提升了分类精度与模型鲁棒性。高玉珍副教授以《Improving Late-Life Depression Analysis with Collaborative Domain Adaptation: Learning from Heterogeneous Structural MRI》为题进行学术交流，研究创新性地引入协同领域自适应（Collaborative Domain Adaptation）框架，用于老年抑郁症结构MRI影像分析，有效提高了模型在异质数据条件下的泛化性能，为情绪障碍类疾病的智能诊断提供了新思路。会议期间，积极与国际专家学者进行深入交流，就无监督领域适应、多模态影像融合及人工智能临床转化等前沿问题展开研讨，进一步拓展了国际合作与科研视野。
MICCAI 是医学影像计算与计算机辅助手术领域最具影响力的国际会议之一，由国际医学影像计算学会主办，每年汇聚全球顶尖科研机构与高校学者，共同探讨人工智能在医学影像、神经科学及临床诊断中的前沿进展。GRAIL Workshop 聚焦“图结构方法在生物医学图像分析中的应用”，旨在推动图结构方法和图神经网络在生物医学图像分析中的应用，提升多模态、多尺度数据的建模能力与临床可解释性。
（作者：王翠、高玉珍；编辑：王增收；复审：许武强；终审：牛化振）
