自强不息铸辉煌，继往开来谱华章。10月13日上午，总第53期、2022年第8期X+MIBS（X+Medicine Interdisciplinary Biweekly Seminar，HENU）首次邀请境外知名学者相约云端。香港心脑血管健康工程研究中心（CoCHE）首席科学家、执行项目主任台雪成教授应邀主讲“Deep Neural Nwtworks in Image Processing”报告。来自我校数学与统计学院、生命科学学院、医学院、计算机与信息工程学院、软件学院、人工智能学院等青年骨干教师，和清华大学、香港理工大学、香港中文大学、美国杜兰大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、南开大学、重庆大学、中山大学等国内外高校/科研院所200余人线上相聚，共享学术盛宴。报告由我校数学与统计学院庞志峰博士主持，计算机与信息工程学院张帆教授、人工智能学院张苗辉教授、河南省人民医院主任医师王梅云教授与谈。
台雪成教授是国际知名的数学家，学养深厚，在数值数学和计算数学领取颇有建树，近年来主要从事图像处理、数据分析和机器学习等学科交叉研究。
报告伊始，台雪成教授首先从深度学习的可解释性的数理基础入手，分享了深度能量泛函模型在图像分割领域的应用，畅谈了Mumford-Shah model、Chan-Vese model、Potts model等五种经典的变分分割模型。他以Potts model为例，阐述了深度学习和变分框架如何应用于医学图像分割领域，并给出了Potts model的不同解法及Potts model与深度学习中softmax激活函数的等价性。随后，台雪成教授分享了两种传统添加spatial正则项的方法，即smoothness正则项与CRFs(conditional random fields)后处理技术。据台教授介绍，smoothness正则项的加入可显著减小医学图像中的噪声影响；通过损失函数的改变，增加先验信息（如凸先验、星型先验），可有效减少分割结果中的孔洞。通过不同网络与损失函数对噪声图像分割结果的比对，展示了台雪成教授团队所提模型分割结果与真实结果的高度吻合。
主报告结束后，台雪成与参会专家学者进行了深度交流。我校计算机与信息工程学院张帆教授就人工智能领域医学图像处理、深度学习、医院数据类间不平衡问题与台教授进行了深入交流。香港理工大学的乔中华教授，北京理工大学的李萌萌博士，北京航空航天大学的朱立永博士，河南大学的葛志昊教授、邹雪艳教授、庞志峰博士等就优化问题替代softmax函数的优势、变分模型用于网络最外层在点云分割中的效果、深度学习在图像处理领域实现更高效、更准确的实践应用、经典数学模型在交叉学科中的应用等进行了激烈的讨论和充分的交流，学术气氛浓厚。会后多位老师纷纷感言，X+MIBS举办境外学者云端研讨的思路非常新颖，为我校广大教师参与国际高端学术交流提供了更加宽阔的平台。
台雪成，Oxford-CityU香港心脑血管健康工程研究中心（CoCHE）首席科学家、执行项目主任，挪威卑尔根大学数学系教授，曾任香港浸会大学数学系讲座教授、系主任和香港工业与应用学会会长，第8届冯康科学计算奖获得者，新加坡南洋理工大学南洋研究卓越奖（2001年）。主要研究数值数学和计算数学，近年来主要从事图像处理、数据分析和机器学习等。目前兼任SIAM J. Imaging Sci.、J. Math. Imaging Vis.、Inverse Probl. Imag.等7个计算数学与图像处理领域内的国际知名期刊编委，发表学术论文100余篇，论文google引用1万余次，h-index为49。
