嶺大副校長研新冠診斷方法 獲機電工程師學會頒最佳論文

嶺南大學（嶺大）協理副校長（策略型研究）及計算智能學講座教授鄺得互教授合著的研究論文《實時新冠肺炎肺部感染分割系統的邊界引導語義學習網絡》 ，提出了一種嶄新的演算法（algorithm）去診斷新冠肺炎。該論文獲國際權威組織電機電子工程師學會（IEEE）的著名期刊《IEEE消費電子彙刊》頒授2024年Chester W. Sall Memorial Awards，成為該期刊年度最佳論文之一。

獲獎論文提出，透過「邊界引導語義學習網絡」（BSNet），可以自動從CT掃描（電腦斷層掃描）中分割出肺部感染區域，解決目前感染區域檢測速度慢、不完整、邊界不夠清晰的常見問題，從而提升新冠肺炎病毒感染診斷的準確性，實現新冠肺炎的輔助診斷。鄺得互教授表示，新方法對新冠病毒感染的診斷和治療具有重大意義，同時他相信BSNet可以快速遷移到其他肺部疾病的影響分割任務中，對全球AI輔助醫療產生積極的影響。