信息学院2021级本科生张雨钿，徐晨昊等作者的论文被中国人工智能学会B类会议International Conference on Pattern Recognition (ICPR-2024)录用，指导教师为祝海江教授。
论文信息：“Yudian Zhang, Chenhao Xu, Kaiye Xu, Haijiang Zhu. Mask-TS Net: Mask Temperature Scaling Uncertainty Calibration for Polyp Segmentation. International Conference on Pattern Recognition (ICPR-2024)”。在不确定性分析中，现有的方法更加关注于分类问题，很少关注于语义分割。本文在医学图像分割场景下，引入不确定性分析方法，针对息肉病变区域在医学图像中占比小的问题，设计了一种基于Mask-Loss与Mask-TS策略的四分支校准网络。该网络架构的核心在于不仅能够全局性地分析图像信息，还通过特定的分支聚焦于潜在病变区域，实现对关键区域预测概率的精细校准。这一策略能增强模型对病变细节的捕捉能力，有效减轻背景噪声的干扰，确保不确定性量化结果的准确性和可靠性。
图 1. Mask-TS网络结构图.
ICPR（International Conference on Pattern Recognition，国际模式识别会议）是国际上著名的计算机视觉和模式识别领域的会议之一，由国际模式识别协会（IAPR）主办。该会议自1973年创办以来，每两年举办一次，属于中国人工智能学会B类会议(CAAI-B)。