近期，我院智能医学研究团队冯跃教授、徐红教授和林卓胜副教授的指导的2021级硕士研究生吴欣在工程领域、计算机科学领域国际顶级学术期刊《Knowledge-Based Systems》（影响因子8.8，中科院SCI分区计算机科学一区，TOP期刊），发表题为《CTransCNN: Combining Transformer and CNN in MultiLabel Medical Image Classification》科研论文。该论文是吴欣担任第一作者，冯跃教授为通讯作者，具备重要的学术价值和广泛的应用潜力。它呈现了智能医学实验室近期的科研成果以及在研究生培养方面取得的新进展。该工作依托五邑大学智能医学实验室团队，得到了广东省教育厅重点领域专项（2021ZDZX1032）项目基金等经费资助。

该论文工作深入研究具有先进性的人工神经网络，通过结合医学影像和中医舌诊图像探讨人工智能技术与医学诊断之间的关系，采用Transformer与CNN结合的多标签医学图像分类创新算法，有效地提高了对多标签医学影像和中医体质分类的智能诊断能力。更重要的是让国际顶级期刊认可中医这一中华文明瑰宝，为将中医推向世界作出了贡献。

         图1 所提出的 CTransCNN 框架的概述图

图2 各个模块的示意图

论文信息

Xin Wu, Yue Feng*, Hong Xu, Zhuosheng Lin, Tao Chen, Shengke Li, Shihan Qiu, Qichao Liu, Yuangang Ma, Shuangsheng Zhang, CTransCNN: Combining transformer and CNN in multilabel medical image classification, Knowledge-Based Systems, Volume 281, 3 December 2023, 111030, ISSN 0950-7051, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.111030.

主要作者介绍

本文第一作者，硕士研究生，硕士期间主要研究方向为计算机视觉。

本文通讯作者，教授，博士生导师，毕业于皇家墨尔本理工大学获博士学位，从事机器学习、计算机视觉和生物识别的研究。早些年，在澳大利亚从事科研第一线工作，在悉尼科技大学与医疗设备服务集团长达十年合作研究的项目。近年来，在国内带领团队基于人工智能技术专注于智能医学诊断研究。在KBS、CIBM、BIOMED SIGNAL PROCES、Nonlinear Dynamics等期刊上发表论文18篇；申请了15项专利，其中7项发明得到授权；主持包括省级项目在内的多项相关项目立项，项目资助额度接近200万元。