2014年5月19-22日，应山东大学计算机科学与技术学院尹义龙教授邀请，宾夕法尼亚大学李纯明研究员访问软件园校区，为全院师生作了“医学影像中的图像分割与相关的图像计算问题”的公开学术报告。

报告中，李纯明研究员特别分享了他们团队参加MICCAI竞赛的最新研究成果。针对心脏和大脑MRI图像的特性，提出用于分割大脑和心脏图像分割的两个水平集方法。对大脑图像分割，提出了一个基于多个脑图谱（multi-atlas）的水平集方法，把从多个脑图谱得当的分割结果，结合目标图像的信息，通过变分水平集的模型，得到最佳的分割结果。对于心脏图像，提出了一个有效利用心脏解剖学几何性质的变分水平集模型。这两个方法分别在医学图像的顶级国际会议MICCAI所举办的分割算法竞赛中分别取得了并列第一和第二的成绩，超过了哈佛大学等世界著名实验室的方法。

在访问期间，李纯明研究员还多次参加了实验室的学术讨论班，就大脑MRI图像的疾病分类等问题提出了一些非常有建设性的建议。李纯明博士目前在宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)影像系担任研究员（Research Associate)。李博士的专长是图像处理、医学影像分析、计算机视觉，尤其擅长运用变分法和偏微分方程等数学方法解决这些领域中的重要问题。李博士在这些领域的顶级期刊和国际会议上发表了多篇具有高度原创性和广泛国际影响的学术论文，这些论文被引用累计3700多次。其中一篇关于水平集方法（Level Set Method）的论文于2005年发表至今已经被引用高达1400多次。另外一篇论文中提出的Region-scalable fitting (RSF)模型被引用630多次，并获得了2013年IEEE Signal Processing Society Best Paper Award。李博士兼任南京军区总医院客座教授，担任IEEE TIP,IEEE PAMI, IEEE TMI,MRI等顶级专业期刊和CVPR，ICCV，MICCAI等国际会议的审稿人和程序委员会成员。

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