华南师范大学软件学院脑机交互与混合智能团队青年英才李景聪博士在IEEE Trans期刊《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》（影响因子：4.491，中科院二区，JCR一区）上发表论文“Dilated-Inception Net: Multi-Scale Feature Aggregation for Cardiac Right Ventricle Segmentation”。

临床上基于核磁共振成像的心脏组织分割结果对心脏功能及健康状况的诊断、评估和监测具有重要意义。影像学专业医生的手动分割工作非常耗时、步骤繁琐、并且存在较强的主观性，因此非常需要自动化心脏组织分割方法。由于右心室结构的边界模糊、腔体不规则、其新月形的轮廓多变，传统的自动化分割方法表现较差。针对这一问题，作者提出了一个扩张多尺度特征融合网络来提取和融合多尺度右心室结构特征，从而有效地从核磁共振图像中分割右心室轮廓。所提出的模型在右心室分割比赛的基准数据库中表现优于许多最先进的模型。此外，实验结果表明，该模型在右室心外膜分割方面有达到专家水平的潜力。更重要的是，该模型在四个临床心脏指标上与临床专家相似，具有较高的相关系数。因此，作者所提出的模型有望给临床右心室自动分割工作带来新的技术手段，为类似生物医学图像分割任务带来新的解决思路。

近3年，脑机交互与混合智能团队在混合脑机接口方面的研究取得了不错的成绩，在混合脑机接口领域累计获得了3项国家自然科学基金项目和3项省级自然科学基金项目的立项，发表SCI论文十余篇。

附：论文《Dilated-Inception Net: Multi-Scale Feature Aggregation for Cardiac Right Ventricle Segmentation》的下载地址如下：

（1）https://ieeexplore_ieee.xilesou.top/abstract/document/8675466/