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留嘉城

山东大学 (威海)

我是来自山东大学 (威海) 计算机科学与技术专业的2022级本科生。在学术探索的道路上，我有幸得到了杨飞副教授的悉心指导。目前，我主要致力于心脏医学影像分割这一前沿领域的研究工作。通过深入学习和实践，我希望能够为医学影像分析贡献自己的力量，同时也在计算机与医学的交叉领域不断探索和成长。

杨飞 副教授

山东大学 (威海)

2003年本科毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业，2006年硕士毕业于哈尔滨工业大学机电工程专业，2012年博士毕业于哈尔滨工业大学计算机应用技术专业。攻读博士期间于2010年至2011年公派留学至曼彻斯特大学。现任山东大学 (威海) 机电与信息工程学院副教授、硕士生导师。研究领域包括机器学习、计算机视觉、三维数据可视计算、虚拟心脏体绘制等。主持参与国家级项目4项，省部级项目8项，主持市级项目1项，企业合作项目2项。累计发表SCI/EI期刊论文30余篇，申请发明专利2项。目前担任国家自然科学基金通讯评议专家、国内外重要期刊及重要国际会议论文审稿人。

研究方向：

1. 机器学习

2. 计算机视觉 (图像超分辨重建；视频分析；目标追踪与目标检测；医学图像分割；语义分割)

3. 医学三维数据可视计算 (医学三维数据特征提取；医学三维体数据可视计算)

4. 虚拟心脏可视计算

访谈实录

1.请您跟大家简要介绍一下本篇论文。

心脏计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI) 的自动分割在心血管疾病的预防和治疗中起着至关重要的作用。在本研究中，我们提出了一种基于多尺度、多头自注意力 (MSMHSA) 机制的高效网络。引入这种机制使我们能够实现更大的感受野，从而促进CT和MRI图像中整个心脏结构的精确分割。在该网络中，从浅层特征提取网络提取的特征经过MHSA机制处理，该机制与人类视觉高度一致，从而更全面和准确地提取上下文语义信息。为了提高不同大小心脏子结构分割的精度，我们的方法在不同尺度上引入了三个MHSA网络。这种方法通过调整分割图像的大小，使微小对象的分割精度得以微调，并且在多模态全心分割 (MM-WHS) 挑战赛2017数据集上进行了严格验证，展示了具有竞争力的结果以及CT和MRI图像中七个心脏子结构的精确分割。通过与先进的基于Transformer的模型进行比较实验，本研究提供了有力的证据，尽管基于Transformer的模型取得了显著成就，但融合CNN模型和自注意力机制仍然是双模态全心分割的一种简单但高度有效的方法。

2.您认为本篇论文的创新点是什么？在论文写作中您是如何找寻创新点的？

本篇论文的创新点在于提出了基于多尺度、多头自注意力 (MSMHSA) 机制的高效网络，用于心脏CT和MRI图像的自动分割。MSMHSA机制扩展了感受野，提升了上下文语义信息的提取效果，尤其适用于多尺度对象的精确分割。通过三个不同尺度的MHSA网络设计，模型能够有效适应不同大小的心脏结构，同时在DeepLab V3+中引入跳跃连接，改善了边界恢复效果。在MM-WHS 2017数据集上验证显示了模型在多模态全心分割任务中的有效性。

为找寻创新点，我首先进行广泛文献调研，理解当前领域进展及方法局限性。然后确定研究问题，如多尺度心脏分割精度不足，提出引入多尺度、多头自注意力机制的解决方案。结合现有技术，如DeepLab V3+集成和跳跃连接设计，提升分割效果。通过严格实验验证新方法的有效性和优势，并展示未来应用前景和改进方向，确保论文创新性和实际价值。

3.请问有什么比较好的阅读文献的方法可以跟大家分享？

(1) 选择合适的文献：首先，我会明确研究问题和目标来选择相关文献，避免浪费时间。我的研究方向是医学图像，我会关注最新进展和经典研究，优先阅读高影响力的期刊。

(2) 系统化阅读：快速阅读摘要和结论，了解核心观点和结论，筛选文献。深入阅读引言、方法、结果和讨论部分，带着问题思考假设、方法合理性、数据可信度和结论逻辑性，关注研究局限性和未解决的问题。

(3) 高效提取信息：做详细笔记，使用Notion整理和查找，创建标签分类的笔记本。用XMind绘制思维导图，梳理文章结构和主要内容。将笔记整理为博客文章发布，加深理解并分享见解和思考。

4.请问您有什么好的论文写作习惯，可以跟大家分享一下吗？

在论文写作过程中，我养成了设定明确写作目标和计划的习惯。每周或每天制定具体任务，如完成初稿或润色内容，保持写作节奏，避免拖延。固定每天早晨的写作时间段，利用精力最充沛的时刻进行写作。开始写作前列出论文大纲，确保结构清晰，思路明确。注重细节和规范，使用简洁明了的语言，每段开头明确主题。引用文献时使用Zotero管理，确保格式正确。制作清晰的图表，附有完整标题和说明。多次检查和修改，分别关注内容逻辑、语言表达和格式引用。请同事或导师审阅，提出改进意见，进一步完善论文。

5.写完一篇文章之后，您是如何修改完善自己的文章的？

完成文章后，我采取分阶段修改策略：首先聚焦内容和逻辑结构，确保论文框架合理、论证充分。接着，精细化每一段落，确保数据和文献支持充足，避免主观推测。随后，进行语言和表达的精细调整，确保用词准确、句法通顺。同时，注意专业术语的规范使用，并检查格式符合目标期刊要求。最后，请同事或导师审阅并采纳建议，以提升文章科学性和可读性。

6.在论文写作过程中，有哪些需要注意的问题？

在论文写作中，需注意以下几点：首先，明确研究问题和目标，特别是在快速发展的AI领域，确保研究填补知识空白并产生实际贡献。其次，详细描述方法和技术细节，包括模型架构、数据处理和训练过程，以便他人能够复现研究结果。这些步骤不仅帮助读者理解研究方法，也提升了研究的透明度和可信度。

7.您是如何平衡科研与生活的？有什么时间管理方法可以跟大家分享吗？

在面对学习和科研任务的双重压力时，我采取了两点策略来保持平衡和高效。首先，我充分利用碎片时间。课间、午休或等候时间，我会阅读文献摘要和结论部分，快速了解最新研究进展，并在Notion等数字工具上记录笔记。如果涉及编程，我会在这些时间段内完成代码的小任务。其次，我制定详细的时间表并严格执行。每天早上设定计划，包括上课、学习、科研和休息时间，根据任务优先级调整时间安排，确保高效完成工作。这些策略帮助我有条不紊地进行科研，同时保持生活质量，适应繁重的学习压力。

原文出自 J.Imaging 期刊：https://www.mdpi.com/journal/jimaging

阅读原文：https://www.mdpi.com/2815950

J.Imaging 期刊介绍

主编：Raimondo Schettini, University of Milano-Bicocca, Italy

期刊创刊于2015年，致力于发表多学科/跨学科领域的图像采集、图像处理和图像理解方面的高质量研究，也欢迎相关领域技术、程序、方法、应用或进展投稿。期刊目前已被 ESCI (Web of Science)、Ei Compendex、Inspec (IET)、dblp、Scopus、PubMed 等多个权威数据库收录。

2023 Impact Factor：2.7

2023 CiteScore：5.9

Time to First Decision：20.9 Days

Acceptance to Publication：3.4 Days