1.题目：Tumor Detection in MRI Brain Images Based on Saliency Computational Modeling

Abstract: In recent years, the issue of tumor detection for Magnetic Resonance Imaging (MRI) brain images has become a research hotspot in the field of medical imaging, multimedia and pattern recognition. In this paper, we propose a tumor detection method based on saliency modeling for MRI brain images. Firstly, in order to overcome the influence of the skull, we utilize the morphological method to strip the skull of the MRI brain images. Then, we introduce a principal local contrast based saliency-detection method to enhance the foreground regions which facilitates to get the leision region. Finally, the results are further improved by denoising, segmentation and morphological operations. Experiments performed on MRI brain images show that the proposed method is useful and effective.

2.主讲人:蹇木伟

山东省“泰山学者”工程青年专家、山东财经大学特聘教授

3.时间

2020年11月3日13：30-3：00

4.地点

科技大楼517室报告厅

5.报告人简介

蹇木伟，博士、博士后、教授、博士生导师、中国致公党党员。山东临沂人，2014年于香港理工大学获博士学位，2015年2月至2017年8月工作于中国海洋大学，2017年9月以高层次人才引进任职于山东财经大学计算机科学与技术学院。入选山东省“泰山学者”工程青年专家、山东财经大学特聘教授–卓越人才计划等人才项目。「山东省人工智能科技奖」自然科学一等奖（首位）获得者，2019年度山东财经大学“十大科研标兵”。

研究方向为图像处理与模式识别、多媒体计算与计算机视觉、机器学习与认知科学等。在 SCI 收录的国际著名期刊《IEEE Trans. on Cybernetics》、《IEEE Trans. on Multimedia》、《IEEE Trans. on CSVT》、《Pattern Recognition》、《Information Sciences》、《Signal Processing》、《Pattern Recognition Letters》及IEEE旗舰会议（Flagship）上发表SCI/EI收录论文80余篇。其中，以第一作者发表 SCI 收录的国际期刊论文影响因子高于5.0（IF>5.0）的7篇、影响因子高于4.0（IF>4.0）的10余篇、影响因子高于2.0（IF>2.0）的20余篇。第一作者论文两次分别入选2016、2017年以来国际期刊《Journal of Visual Communication and Image Representation》的高被引文章。据Google Scholar统计，论文被引用次数1000余次，引用者包含多位IEEE/IAPR Fellow、国际期刊IEEE Trans.主编/副主编、长江学者、国家杰青等。此外，以第一发明人或第一申请人被授予3项国家专利，其中1项国家发明专利和2项国家实用新型专利。

6.主办单位

太阳网集团8722