近日，學校計算機科學與工程學院學習型智能系統教育部工程研究中心成果“DCT-Net: Dual-branch CT Reconstruction from Orthogonal X-rays with Diffusion Model and Contrastive Learning”被MICCAI 2025會議錄用。這是在該會議上首篇以天津理工大學作為第一單位和以本科生作為第一作者發表在MICCAI上的論文。該成果第一作者為2022級計算機科學與技術專業本科生章智宇，指導教師為計算機科學系、計算機視覺研究所教師沈叢副教授（通訊作者）。
該研究聚焦于從X射線圖像到CT圖像的重建，針對因輸入信息維度受限和輸入樣本不足而導致結構與紋理重建困難的問題，提出了一種基于條件擴散模型與對比學習的重建方案。該方案利用條件擴散模型對X射線圖像進行骨骼抑制用于數據增強，有效緩解了二維輸入信息不足的問題。同時，基于對比學習的雙端網絡聯合構建了對比損失、投影損失以及GAN的對抗性損失并在一個端到端的統一框架中進行高效學習，顯著提升了重建CT的結構和紋理質量。大量實驗結果驗證了該方案的優越性，所生成CT圖像在PSNR、SSIM等關鍵指標上均達到SOTA水平，并呈現出較強的臨床應用潛力。
據悉，MICCAI是由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society)舉辦，跨醫學影像計算(MIC)和計算機輔助介入(CAI)兩個領域的綜合性學術會議，同時也是該領域的頂級會議，吸引了全球頂級科研高校的研究團隊共同參與，在業內有著非常強的國際影響力與學術權威性。本年度有3677篇投稿 (比上年新增28%) ，3447有效投稿，其中1014篇被接收，錄取率29%。天津理工大學學習型智能系統教育部工程研究中心以國家杰出青年基金獲得者陳勝勇教授為學術帶頭人，積極響應國家關于新一代人工智能發展的整體規劃，圍繞計算機視覺、人工智能交叉學科等前沿開展理論研究和技術實踐，承擔重點國際合作項目、國家基金重大重點項目、科技部重點研發項目等多項國家重要研究任務。
