【CSIG多模态大模型与视觉理解研讨会】石青云女科学家奖分论坛精彩预告！

报告题目：面向情绪障碍的多模态多组学脑功能表征学习与机制研究

报告摘要：情绪障碍具有显著的跨个体差异及多尺度神经调控特征，单一模态数据难以全面揭示其复杂脑功能异常及潜在机制。本报告将介绍我们在多模态多组学脑数据融合分析方面的研究进展，重点探讨如何结合脑电、功能磁共振及分子组学数据，对情绪障碍相关脑功能进行跨尺度表征与解析。围绕跨模态异构数据的整合难题，我们构建了统一的表征学习框架，通过跨个体对齐与多尺度特征协同建模，提高对复杂脑活动模式的刻画能力，并识别与情绪障碍相关的关键神经网络及分子特征。此外，报告还将介绍跨物种数据分析的相关工作，探讨不同物种间情绪相关脑功能的共性与差异，为理解其神经机制提供新的视角。相关研究有助于推动多模态多组学在脑科学中的融合应用，为刻画情绪障碍相关脑功能的跨尺度组织规律提供了新的分析框架。

个人简介：梁臻，国家高层次青年人才，深圳大学研究生院副院长、生物医学工程学院教授，博导。曾任职美国脑机接口公司NeuroSky和日本京都大学。专注于脑机接口与神经影像交叉领域研究，以第一或通讯作者累计发表高水平论文70余篇，包括Cell Reports Medicine、Advanced Science（x2）等。担任IEEE TAFFC、IEEE TNSRE、Neural Networks、Cyborg and Bionic Systems的编委。主持国自然青B/面上/青年项目等。荣获中国图象图形学学会石青云女科学家奖、广东省青年拔尖人才、深圳市海外高层次人才、IEEE SMC Winner奖、深圳人工智能卓越服务奖等。多次担任中国计算机大会、中国计算机大会青年精英大会、中国图象图形学青年科学家大会论坛主席。担任深圳朋睿脑科学技术有限公司首席科学家，致力于推动脑机接口技术的临床应用。

报告题目：医学影像赋能眼-脑疾病全栈智能诊疗技术创新

报告摘要：本报告围绕眼-脑疾病的智能诊疗，介绍团队在医学影像分析、眼脑交互机制及眼科手术智能化方面的近期工作。针对影像分析中标注成本高、特征不显著等挑战，提出了融合微分同胚变形与深度学习的鲁棒影像分析框架，应用于脑结构形态分析和眼底影像高效标注。在此基础上，探索了眼-脑多模态影像关联，揭示了阿尔茨海默病谱系中的视网膜-脑结构/功能变化模式。此外，报告还将介绍高保真四足动物三维重建等计算行为学探索，以及覆盖眼科围手术期的全栈智能系统，包括眼科视觉语言模型、多智能体治疗规划、主从异构遥操作手术机器人和术后图像合成评估。相关工作为眼-脑疾病的早期诊断与精准治疗提供了新技术支撑。

个人简介：唐晓颖，约翰霍普金斯大学博士，南方科技大学电子与电气工程系长聘副教授、研究员、博导。国自然优秀青年基金获得者；广东省杰出青年基金获得者；深圳市优秀青年基金获得者；深圳市“鹏城孔雀计划”特聘教授。“十四五”科技部重点研发计划青年科学家项目、“十三五”科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目等10余项科研项目负责人；IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Neural Networks、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems期刊副编辑；国际会议 MICCAI领域主席、分会场主席、大会本地主席；美国电气与电子工程师协会(IEEE)高级会员；IEEE EMBS Shenzhen Chapter学会副主席；广东省科技进步奖一等奖/深圳人工智能科技进步奖/中国体视学学会青年科学技术奖/南方科技大学方铿奖教金/中国图形图象学学会石青云女科学家奖等奖项获得者。

报告题目：基于协同决策的计算病理与预后诊疗研究

报告摘要：报告介绍团队在计算病理与预后诊疗领域的研究进展。团队致力于医疗大数据的深度挖掘与表征学习，探索病理图像报告自动生成、空间转录组预测以及多维患者预后评估等技术。在此基础上，针对真实临床场景对多模态数据整合与决策逻辑透明度的更高需求，通过智能体协同，将前沿生物医学文献检索与对临床、影像及病理多模态特征的量化分析相结合，实现了针对复杂复发风险的循证与稳健预测；并且开发了层级式多智能体辩论系统，通过多领域“专家”进行交叉质询与动态举证，实现了病理推演逻辑与分歧节点的透明可追溯。相关工作为构建医生可信赖的新一代数字助手提供了关键技术支撑。

个人简介：王妍，华东师范大学研究员，博士生导师，上海市多维度信息处理重点实验室副主任。国家级青年人才获得者，入选中国图象图形学学会（CSIG）石青云女科学家、上海市海外高层次人才、上海科技青年35人引领计划、上海市启明星（A类）等。致力于研究多维成像技术与医学信号分析。在Nature Medicine， TPAMI等顶级期刊和会议上发表论文60余篇。在国内较早开展高光谱病理成像与医学分析研究，提出了系列多维度识别分析算法并将其应用于生物组织样本的检测分析。谷歌学术引用18,000余次。研究成果被美国国家公共广播电台（NPR）报道，应用在JHMI重大医学项目；光谱成像等分析技术的成果已获得中华人民共和国医疗器械注册证；获得2023中国产学研合作创新成果一等奖、2024上海市优秀发明创新金奖、2025 MICCAI最佳数字病理论文奖；指导研究生获2025挑战杯国家二等奖。担任国际会议CVPR、MICCAI领域主席、ICME、PRCV资深领域主席、CISP-BMEI24大会副主席和多个SCI期刊的编委，担任第八届全国成像光谱对地观测学术研讨会青年论坛主席。

报告题目：慧眼识“人”：人体视觉数据分析与理解

报告摘要：在视觉数据中对人进行分析与理解，是计算机视觉领域的重要研究内容，相关技术在诸多领域具有广泛的应用价值。近年来，尽管大模型技术发展迅速，我们发现其在复杂的现实场景中，依然面临诸多挑战，如遮挡、多变环境、多样化交互行为等。该报告将介绍我们近期在人体检测、人体语义解析、密集人群计数、人-物交互检测与重建等多种人体视觉感知与理解任务上，致力于提高模型稳健性与运行效率的相关探索与思考。

个人简介：张姗姗，南京理工大学计算机学院（人工智能学院）教授、博士生导师，国家优青、江苏省杰青获得者，研究领域为模式识别与计算机视觉。博士毕业于德国波恩大学，并曾在德国马普计算机研究所担任博士后研究员。2018年入选中国科协“青年人才托举工程”、微软“铸星学者”计划；2021年获得中国图像图形学会石青云女科学家奖；2022-2024连续三年入选爱思唯尔中国高被引学者；2024年获得CAAI-华为昇思MindSpore学术基金优秀项目奖励。目前担任模式识别权威期刊Pattern Recognition编委、CVPR/ICCV/ECCV等会议领域主席、江苏省“社会安全图像与视频理解”重点实验室副主任、CAAI模式识别专委会常务委员、VALSE常务领域主席。