人工智能在医疗领域的应用，可以大大提高医疗服务的质量和效率，改善人们的健康和生活质量，具有非常重要的现实意义和价值。为聚焦相关热点研究领域，人工智能学院于9月26日举办了“青年学者学术论坛”。此次论坛采取线上形式进行，论坛邀请马怀志老师作专场报告，院全体专任教师参加线上学术报告会。

图像配准是医学影像分析中的关键环节，它能够融合患者的不同影像，建立统一的空间系统。将来自不同成像模态的医学图像进行配准可以提供更全面、更准确的信息，有助于医生更好地理解病情和制定治疗方案。基于深度学习的配准方法在实际的临床应用上仍然面临一些挑战，例如医学图像的非线性形变大，配准优化困难；配准网络中存在较多冗余特征和噪声导致配准精度低；多模态配准中图像的相似性度量困难等。针对上述问题，马老师应用深度学习从网络结构设计和损失函数两个方面开展相应研究，结合图像分割任务提出了联合分割与配准的多模态图像半监督配准方法，同时提升了图像分割和配准的效果。

健康工程是学校着力打造的特色领域，AI与医学相结合是健康工程的重要组成部分。此次论坛的成功举办，将有力地促进相关领域研究和团队建设，为学校发展贡献力量。