2021 | 第2届
医疗影像与计算机辅助诊断学术峰会

3月25-26日 在线会议
Medical Image & Computer-Aided Diagnosis
1500+
观众
2
40+
演讲报告
4+
主题论坛

会议简介

医疗科技正在迎来一个全新的时代,医学图像领域技术逐渐成熟的同时,也在探索中出现了新的问题和新的研究方向。MICAD的目的是为医学图像领域的学者提供最前沿的学术交流平台,将行业与学术相结合,促进该领域的发展与应用。会议聚焦于医学图像领域前沿研究与实践,邀请国际知名专家就医学图像处理、医疗机器人、计算机视觉、人工智能,以及影像与临床医学、基础医学深度交叉的突破性进展做大会主题报告和特邀报告。本次会议还特别设置圆桌论坛,与顶级学者探讨新冠疫情下,医学图像技术面临的机遇与挑战,并有学术海报分享。权威观点将在此发声,前沿的技术与应用也将在此得到分享。
首届MICAD于2020年1月20-21日在英国牛津成功举办,并于同年8月22-23日在由上海市经济与信息化委员会指导、中国科学院上海高等研究院主办的上海人工智能大会中成功举办其夏季论坛(MICAD Summer Forum)。第二届MICAD2021将于2021年3月25-26日在英国伯明翰举办,同时将以线上会议形式全球同步直播。

聚焦主题

  • 医学影像与计算机辅助诊断
  • 医学人工智能与数字医疗
  • 机器学习、计算机视觉等
  • 医学影像设备研发及电子成像技术

演讲嘉宾

James Duncan
耶鲁大学 教授
IEEE Fellow; AIMBE Fellow
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Alejandro F Frangi
英国利兹大学 教授
IEEE Fellow; AIMBE Fellow
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Joseph M. Reinhardt
美国爱荷华大学教授
IEEE Fellow, AIMBE Fellow
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Erik Meijering
新南威尔士大学教授
IEEE Fellow
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Raphael Sznitman
瑞士伯尔尼大学教授
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Robin Strand
瑞典 乌普萨拉大学
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Kensaku Mori
日本名古屋大学教授
MICCAI Fellow
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Ayelet Akselrod-Ballin
Zebra Medical Vision Ltd
研发副总裁
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David Golan
Viz.ai
联合创始人兼CTO
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议程及摘要

Keynote

Neuroimage Analysis in Autism: from Model-Based Estimation to Data-driven Learning自闭症的神经影像分析:从基于模型的估计到数据驱动学习

主论坛
敬请期待

From medical image computing to In silico trials of medical devices从医学图像计算到医疗设备的计算机模拟

主论坛
传统医疗产品开发生命周期始于临床前开发。在实验室中,台式/体外实验确定了治疗效果的合理性。然后,具有不同物种的体内动物模型可指导医疗器械对人类的功效/安全性。凭借在体外/体内研究中的成功,科学家可以提出临床试验,以测试该产品是否可供人类使用。临床试验通常涉及对许多人进行测试,这既昂贵又冗长,有时甚至令人难以置信(例如,儿科患者,罕见病,少数族裔群体)。当医疗设备在以后阶段出现故障时,财务损失将是灾难性的(高风险的上市前批准(PMA)设备成本平均可达7400万英镑,其中5400万英镑用于与FDA相关的监管阶段平均4.5年) 。许多报告指出了这种破旧/缓慢的创新体系,它对社会成本和医疗服务的欠佳,但是对这一创新过程的根本改变仍待开发。
演讲介绍了计算成像和计算建模如何在医疗设备创新中带来范式转变,其中利用定量科学来精心设计设备设计,明确优化临床结果并在上市之前彻底测试副作用。计算机内临床试验本质上是对虚拟患者群体进行的基于计算机的医疗设备试验。他们使用计算机模型/模拟来构思,开发和评估具有从一开始就明确优化的预期临床结果的设备,而不是在人体上进行测试(后验)。这将包括测试对患者的潜在风险(副作用),然后在实际临床试验中进行测试之前,在计算机上彻底探索医疗设备的故障模式和操作不确定性。 我们将探讨这个主题,提供示例和路标领域的进一步研究,在这些领域中,医学图像计算社区可以与其他融合技术相结合做出巨大贡献。

Lung Imaging and Machine Learning for Chronic Obstructive Pulmonary Disease慢性阻塞性肺疾病的肺部成像和机器学习

主论坛
慢性阻塞性肺疾病(COPD)是美国的第三大死亡原因,也是世界范围内的严重健康问题。 COPD是一种以永久性气流阻塞为特征的复杂肺部疾病。 COPD通常是由吸烟引起的,但也可能由于环境暴露或遗传因素而发生。 计算机断层扫描(CT)成像可以描述疾病的空间分布并测量COPD中肺气肿和气道疾病的程度。 在本次演讲中,我将描述从肺组织纹理模式和使用图像配准计算出的生物力学测量结果得出的基于图像的特征如何改善我们对正常和患病肺的理解,并提供诊断信息以帮助检测,分期和预测疾病进展 COPD等疾病的发生时间。

Keynote

Artificial Intelligence in Bioimage Analysis生物图像分析中的人工智能

主论坛
为了实现个性化的医疗保健,了解健康和疾病中生命的细胞和分子机制至关重要。先进的生物医学成像技术对这一领域的研究产生了巨大的影响,因为它们可以可视化整个生物,器官,组织,细胞,甚至单个分子的结构和功能,并且具有很高的灵敏度和特异性。它们还有助于发现新的生物标记物,以便在组织或动物模型中对新疗法进行早期诊断和临床前验证,这是迈向临床实施的第一步。然而,生物医学成像设备通常会产生大量的多参数时空成像数据,即使它们是专家,所包含的信息也比人类所能处理的信息更为重要和微妙。因此,对于自动分析这些数据的计算方法的需求不断增长,不仅要应对庞大的生物医学图像数据集,而且要达到更高的准确性,客观性和可重复性。为此,我们针对各种问题开发了先进的计算机视觉方法,包括图像的恢复,增强,超分辨率和配准,以及这些图像中对象的检测,分割,量化,分类和跟踪。为了解决这些问题的复杂性,我们为此越来越依赖机器学习方法,尤其是使用人工神经网络的深度学习。除了开发新方法外,我们还强烈建议全面评估和基准测试方法,并以用户友好的软件工具的形式将其公开提供。本演讲将重点介绍我们专门为细胞和粒子跟踪以及运动分析开发的方法。

Talk Title

主论坛
演讲摘要



Keynote

Large cohort analysis in medical image processing医学图像处理中的大型队列分析

主论坛
如今,在研究和临床工作中都可以获取的大量医学图像数据通常太大,无法被人类专家解析。 计算机辅助工具在检测医学图像数据中的图案以及发现图像数据与其他医学数据之间的关系方面具有巨大的潜力。 计算机辅助方法的性能通常优于人类专家,从而提高了对疾病的了解。 本讲座将重点讨论在我们小组中开发和使用的两种用于大规模医学图像数据分析的特定方法-(i)Imiomics,该方法可以对大型队列中的全身图像数据与其他非成像数据之间的关系进行统计分析。 空前的细节/空间分辨率水平;以及(ii)聚合显着性分析,它描述了大型队列中回归分析中平均哪些图像区域对网络预测的影响最大。

Keynote

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演讲摘要



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演讲摘要



Coming Soon...

论文投稿

MICAD2021面向广大学者征集学术论文及摘要,欢迎踊跃投稿!

出版检索

会议论文集将出版在Springer 《Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE)》(ISSN: 1876-1100) 并提交EI、CPCI、SCOPUS等检索。往届会议论文集均已出版检索。

重要日期

摘要截止: 30 November, 2020

全文截止: 30 December, 2020

录用通知: 20 January, 2021

注册截止: 5 February, 2021

会议日期: 25-26 March, 2021

投稿方式

1. 官方语言为英语,只接收英文论文;
2. 需根据Springer论文模板进行排版;
3. 排版后不少于8页,超过8页需支付超页费
4. 投稿后1周收到结果
5. 征稿主题详见英文官网
论文模板下载

历史回顾

MICAD2020--英国牛津

2020年1月20-21日,第一届MICAD在英国牛津成功举办。会议邀请到来自英国莱斯特大学、巴斯大学、伦敦城市大学和莱卡斯特大学的知名学者做特邀报告,聚焦医学图像等前沿话题展开分享与交流。同时,组织具有丰富科研与临床经验的医生和理工科学者做跨学科的前沿学术报告,体现本次会议的理、工、医学科交叉特色。会议吸引来自德国、比利时、法国、瑞士、日本等国家30余人到场参加。

会议论文集

MICAD2020--上海

2020年8月22日,MICAD Summer Forum夏季论坛在由上海市经济与信息化委员会指导、中国科学院上海高等研究院主办、上海市计算机学会和上海市人工智能学会联合主办的上海人工智能大会中成功举办。论坛邀请到医疗科技领域代表企业及学者参会,其中,来自上海大学、科大讯飞-讯飞医疗、大数医达、森亿智能的专家在会场发表精彩演讲。此次论坛共吸引800余人参会。

上海人工智能大会

赞助 & 合作伙伴

本次大会将是学界共同关注的学术盛会,也是媒体关注的焦点,是企业展示品牌形象的良机。诚邀各方人士参会交流研讨,诚邀各企业参会赞助