祝贺实验室 2 项科研成果发表在ICASSP 2026！

热烈祝贺陈政同学、吴小满同学！近期，实验室共有 2 项科研成果正式发表。

Salient Diagnostic Value Perception For Preoperative Posterior Fossa Tumor Diagnosis

祝贺陈政同学！该论文已发表在 ICASSP 2026。

• 作者： Zheng Chen、Peng Li、Zheyu Zhang、Siying Wu、Jing Zhang、Cuiling Hu、Yunwei Ou、Xiaoyan Sun
• 发表载体： ICASSP
• 发表时间： 2026年5月3日
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论文介绍

本文提出显著诊断价值感知方法（SDVP），用于后颅窝肿瘤的术前准确诊断。该方法整合MRI影像与放射学报告，从三个互补视角学习关键诊断线索：通过对抗性样本内对比学习增强跨中心与设备差异的鲁棒性；借助知识增强的样本内对比学习提取专家引导的样本特异性特征；并在干净MRI样本上进行监督式类间对比学习以强化类别特征。

SSCM: A Spatial-Semantic Consistent Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution

祝贺吴小满同学！该论文已发表在 ICASSP 2026。

• 作者： Xiaoman Wu、Lubin Gan、Siying Wu、Jing Zhang、Yunwei Ou、Xiaoyan Sun
• 发表载体： ICASSP
• 发表时间： 2026年5月3日
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论文介绍

本文提出空间语义一致模型（SSCM），用于多对比度磁共振成像超分辨率。该方法通过动态空间扭曲模块实现对比度间空间对齐，利用语义感知令牌聚合块建模长程依赖，并结合空间-频率融合块恢复高频细节，从而在结构差异和运动干扰下保持解剖结构的空间语义一致性。实验表明SSCM在效率和性能上优于现有方法。