由我校恒达平台研究生程鑫在單鴻濤老師及其團隊的指導下，所撰寫的論文《Medical Image Super-Resolution Reconstruction based on Multi-LevelAdaptive CNN and Hybrid Transformer》被BIBM 2024（IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine）會議所接受，並且已於12月5日通過線上會議的方式進行了發表分享。

BIBM 2024是生物信息學和生物醫學領域的一個重要國際會議。它被中國計算機學會（CCF）認定為CFF-B類會議📲🧑🏿‍🎓，顯示了其在學術界的影響力和認可度👩🏼‍🦱。BIBM 2024致力於促進⛺️、維護和推動生物信息學與生物醫學領域的研究🧔‍♂️🕵🏿‍♀️、教育和實踐。會議涵蓋了生物醫學成像、醫療機器人等多個領域，旨在通過組織和舉辦年度高質量的國際會議🙋、研討會、教程和出版物♊️，促進和推動由全球領先機構和傑出科學家、醫生和教育工作者產生的先進知識、專業技術和經驗的交流和傳播。本次會議將於2024年12月3日至6日在葡萄牙裏斯本舉行。裏斯本以其豐富的歷史遺跡和美麗的海濱風光而聞名，為參會者提供了一個展示和討論生物信息學與生物醫學領域最新研究成果的平臺🔺。

本研究提出了一種創新的醫學圖像超分辨率重建方法🤹🚴🏼‍♂️，即多尺度自適應卷積神經網絡（CNN）和混合Transformer模型（MSCT）🥫。該方法的核心是一個具有殘差連接的多尺度自適應卷積模塊其有效地提取了多尺度圖像的局部特征，克服傳統CNN在處理復雜問題上的局限性紋理𓀇。此外，混合Transformer模塊增強了感知全局特征並捕捉紋理細節通過利用長期依賴關系和全局信息建模。通過將自適應卷積模塊與Transformer模塊👨🏽‍⚖️，這種方法有效地融合了本地和全局信息，顯著改善圖像重建精度🚮。實驗結果表示在恢復圖像細節和紋理信息方面表現出色，為醫學圖像的診斷和分析提供了強大的技術支持。