近日，第28屆醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算與計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)國(guó)際會(huì)議（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention，簡(jiǎn)稱(chēng)MICCAI 2025）公布論文錄用結(jié)果，深圳北理莫斯科大學(xué)工程系與廣東省智能感知與計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室題為“HARM3-Fusion: Hierarchical Attentional Representation Learning of Multi-Modal, Multi-Temporal, and Multi-Sequence Fusion for Pathological Complete Response Prediction of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma”的論文被該會(huì)議成功錄用，深圳北理莫斯科大學(xué)工程系2022級(jí)本科生王建業(yè)、劉心月為共同第一作者，論文指導(dǎo)老師為深北莫工程系趙偉兵副教授。

準(zhǔn)確預(yù)測(cè)頭頸部鱗狀細(xì)胞癌（HNSCC）經(jīng)新輔助化療聯(lián)合免疫治療后的病理完全緩解（pCR）情況對(duì)于制定后續(xù)個(gè)體化治療策略至關(guān)重要。pCR結(jié)果直接決定后續(xù)手術(shù)與器官保留策略，但現(xiàn)行pCR評(píng)估方法依賴(lài)侵入式WSI活檢、同時(shí)存在抽樣偏差，因此亟需一種非侵入式、可靠且可臨床部署的預(yù)測(cè)方法以?xún)?yōu)化HNSCC的個(gè)性化治療。該工作提出的HARM3-Fusion框架是首個(gè)用于HNSCC診斷的基于層級(jí)式注意力機(jī)制的多模態(tài)融合架構(gòu)，創(chuàng)新性地結(jié)合了多模態(tài)、多時(shí)態(tài)、多序列的MRI與WSI數(shù)據(jù)，并引入了一種新的時(shí)間特征解耦與多模態(tài)融合方法，旨在精準(zhǔn)預(yù)測(cè)HNSCC新輔助治療后的pCR狀態(tài)，從而指導(dǎo)臨床個(gè)體化治療策略的制定。

此外，由趙偉兵副教授指導(dǎo)的另一篇論文“Cervical-RG: Automated Cervical Cancer Report Generation from 3D Multi-sequence MRI via CoT-guided Hierarchical Experts”同樣被MICCAI 2025錄用，北京理工大學(xué)深北莫專(zhuān)項(xiàng)2023級(jí)碩士研究生張瀚文、龍雨、范憶萌為共同第一作者。

MICCAI由國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)協(xié)會(huì)(Medical lmage Computing and Computer Assisted lntervention society)舉辦，是跨醫(yī)學(xué)影像計(jì)算(MIC)和計(jì)算機(jī)輔助介入(CAI)兩個(gè)領(lǐng)域的綜合性學(xué)術(shù)會(huì)議和公認(rèn)的最具影響力的學(xué)術(shù)會(huì)議。該國(guó)際會(huì)議自1998年開(kāi)始舉辦，至今已舉辦27屆。第28屆MICCAI會(huì)議將于今年9月23日至27日在韓國(guó)大田舉行，本屆會(huì)議投稿論文達(dá)到3677篇，共接受1014篇，論文錄用率為29%。