报告摘要：

图像科学为图像质量的客观评估提供了理论框架，被学术界、工业界和医疗器械监管部门常用于指导医学成像设备和算法的设计、评估和优化。客观评估医学成像系统需要针对被成像群体计算基于任务的图像质量指标。该指标量化了某一观察者在执行特定诊断任务（如肿瘤检测）时的表现。人工智能对生物医学成像领域产生了深远影响，被广泛用于构建基于图像的生成模型和推理模型。该报告介绍医学图像质量评估面临的挑战并展示当前人工智能如何应对这些挑战。

报告人简介：

周维民，助理教授，本科毕业于北京邮电大学，硕士和博士毕业于圣路易斯华盛顿大学。后进入加州大学圣塔芭芭拉分校进行博士后研究。2022年回国入职上海交通大学溥渊未来技术学院，担任长聘教轨助理教授、博士生导师。目前的研究方向包括医学影像、图像科学、视觉科学、人工智能。研究成果受到国际学术界广泛关注。在国际权威期刊及会议共发表论文30余篇，其中包括医学影像领域顶级期刊IEEE Transactions on Medical Imaging论文4篇。被国际光学工程学会SPIE授予SPIE Community Champion奖和Cum Laude 奖。担任医学影像科学顶级会议SPIE Medical Imaging程序委员会委员及10余个期刊和会议的审稿人。

“论坛”主请人联系方式：

邢宇翔：xingyx@tsinghua.edu.cn