2022级硕士研究生王浩同学的论文近日被CCF-A类会议AAAI接收。

AAAI的英文全称是The Association for the Advancement of Artificial Intelligence，即人工智能促进协会，该协会主办的年会 (The AAAI Conference on Artificial Intelligence) 是重要的国际人工智能学术会议之一，致力于推动智能思维与行为机制的科学理解及机器实现，并促进人工智能的科学研究和规范应用，属于CCF-A类会议。第38届AAAI会议（AAAI-24）将于2024年2月20日至27日在加拿大温哥华举行。

论文题目：B-Spine: Learning B-Spline Curve Representation for Robust and Interpretable Spinal Curvature Estimation

第一作者：王浩

指导教师：马锐

收录会议：AAAI’2024

会议类别：CCF-A类

论文概述：

脊柱曲率估计对脊柱侧弯的诊断和治疗至关重要。现有的方法面临一些问题，如需要昂贵且繁重的椎体角点标注，以及对X射线图像质量较为敏感。对于模糊低质量X射线图像，实现稳健的估计并获得可解释的结果是具有挑战性的。在本文中，我们提出了B-Spine方法，这是一个新颖的深度学习算法，用于从X射线图像中学习以B样条曲线表示的脊柱中心线，并估计脊柱曲率的Cobb角。首先，给定低质量X射线图像输入，我们提出了一种新颖的SegRefine网络，它采用非配对的图像到图像转换，以从初始分割结果生成高质量的脊柱掩膜图。接下来，提出了一种新颖的基于掩膜图的B样条预测模型，用于预测脊柱中心线的B样条曲线。最后，通过结合曲线斜率分析和基于曲线的回归模型估计最终Cobb角。我们在AASCE2019公开数据集和我们提出的包含低质量图像的JLU-CJUH数据集上进行了定量和定性的比较，在两个数据集上的优越性能表明我们的方法可以实现对脊柱曲率的稳健和可解释估计。