合肥讯 近日，合肥工业大学在国际著名期刊IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement（IEEE TIM）发表的论文《Medical Image Fusion with Parameter-Adaptive Pulse Coupled Neural Network in Nonsubsampled Shearlet Transform Domain》荣获IEEE TIM 2020 Andy Chi最佳论文奖（“IEEE Instrumentation and Measurement Society 2020 Andy Chi Best Paper Award”）。该奖项自2010年发起，本次评奖是从IEEE TIM 2019年所发表的500余篇论文中评选出一篇作为最佳论文。此次获奖使合肥工业大学成为继清华大学、西北工业大学、哈尔滨工业大学之后国内第四所获得该奖项的高校。
该论文于2019年1月由数学学院殷明教授(第一作者)、2016级硕士研究生刘晓宁、仪器科学与光电工程学院刘羽副教授（通讯作者）及中国科学技术大学陈勋教授合作完成。该论文提出了一种基于非下采样剪切波变换域的参数自适应脉冲耦合神经网络的多模态医学图像融合算法，可以克服传统脉冲耦合神经网络模型参数较多且需人工设定的困难，该方法可以辅助临床医疗诊断，显著地提高病灶检测率，在西门子，东芝和飞利浦等影像公司生产的CT，MRI，PET-CT等成像仪器上具有潜在的重要应用价值。该论文自发表以来，得到国内外学者广泛关注，2019年9月起持续入选ESI高被引论文，目前Google学术引用150余次。（殷明）
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