國際知名數(shù)學家、嶺南大學學術(shù)暨教務(wù)副校長及林文贊科學計算講座教授陳漢夫教授及其研究團隊，近期在醫(yī)學影像處理、環(huán)境監(jiān)測與人工智能領(lǐng)域取得系列突破性進展。其研究以數(shù)學為核心工具，通過人工智能算法推動多學科交叉創(chuàng)新，為提高醫(yī)學診斷精確度、生態(tài)保護等現(xiàn)實問題提供了全新思路。
在糖尿病視網(wǎng)膜病變診斷領(lǐng)域，陳漢夫團隊開發(fā)的基於監(jiān)督式對比學習的圖像分割框架，通過深度整合醫(yī)學影像標籤信息，精準識別硬性滲出物的不規(guī)則形態(tài)與模糊邊界。這一技術(shù)顯著提高了糖尿病視網(wǎng)膜病變的診斷精度，有望在早期預(yù)防失明和心血管疾病方面發(fā)揮重要作用。
針對化學交換飽和轉(zhuǎn)移磁振造影（CEST MRI）的噪訊干擾難題，陳漢夫團隊獨創(chuàng)非監(jiān)督式學習影像降噪算法。該技術(shù)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對正交變換子空間進行連續(xù)表徵學習，實現(xiàn)噪訊分離與特徵強化的優(yōu)化，使低濃度大分子及代謝物質(zhì)的檢測靈敏度大幅提升。目前，該技術(shù)已在小鼠腫瘤模型中驗證效果，為阿爾茨海默病的分子層面早期預(yù)警奠定了基礎(chǔ)。
陳漢夫教授同時也是香港心腦血管健康工程研究中心的聯(lián)席總監(jiān)和首席科學家，他和團隊一直致力進行不同層面的心血管病研究。該團隊正在開發(fā)輕量化可穿戴設(shè)備，用於連續(xù)性監(jiān)測心腦血管健康指標，目標是早期預(yù)測和預(yù)防心腦血管疾病。陳漢夫介紹，這類設(shè)備特別適合40-50歲高危人群及養(yǎng)老院老人群體，可在醫(yī)生未及時介入時提供早期異常預(yù)警，未來有望通過規(guī)?；瘧?yīng)用降低公共醫(yī)療成本。
除了醫(yī)學領(lǐng)域，陳漢夫教授團隊的最新研究成果還涉及遙感和顯微鏡技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。近年他與美國的研究團隊合作，借助數(shù)學快速檢測，開發(fā)出創(chuàng)新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算法，透過先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行環(huán)境監(jiān)控。通過這一技術(shù)，陳教授團隊已幫助監(jiān)測亞馬遜森林的非法採礦活動，通過年度連續(xù)對比，有效追蹤環(huán)境變化。
另一研究成果則優(yōu)化了單分子定位顯微術(shù)。通過優(yōu)化方法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，更高效、精準地解析二維圖像中分子深度信息，將它們的深度通過圖像處理技術(shù)來恢復(fù)。傳統(tǒng)顯微鏡技術(shù)需要拍攝多幅圖像才能進行三維分析，而陳教授團隊的新技術(shù)只需少量圖像即可完成三維判斷，大大加快了分析速度。這一技術(shù)在太空垃圾監(jiān)測中應(yīng)用前景亦十分廣闊。
陳漢夫教授團隊的系列研究成果具有明確的實際應(yīng)用導(dǎo)向、高精度要求、深度學習技術(shù)應(yīng)用和多學科交叉的特徵。
在陳漢夫眼中，數(shù)學是「科研擺渡人」的舟楫——載著理論突破與社會需求，穿梭於醫(yī)學、天文、環(huán)保等領(lǐng)域的浩瀚江海。他的學術(shù)生涯橫跨美國、中國香港多所頂尖學府，並始終以用數(shù)學解決現(xiàn)實問題為核心理念。他曾因Toeplitz矩陣的迭代方法方面的研究獲得馮康科學計算獎，曾入選美國科學資訊研究所（ISI）全球高被引數(shù)學家名單（2001年），並自美國史丹福大學於2019年起公布「全球首2%頂尖科學家」以來一直上榜。
據(jù)介紹，陳漢夫是嶺南大學「嶺大60全球?qū)W者招募」計劃聘用的國際知名學者之一，負責學校在學術(shù)教育方面的策略發(fā)展，以及監(jiān)督文學院、商學院、社會科學院和跨學科學院的學術(shù)運作等。（香港商報記者 楊琪）
頂圖：嶺南大學學術(shù)暨教務(wù)副校長及林文贊科學計算講座教授陳漢夫教授
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