近日，第28屆醫學圖像計算與計算機輔助干預國際會議（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention，簡稱MICCAI 2025）公布論文錄用結果，深圳北理莫斯科大學工程系與廣東省智能感知與計算重點實驗室題為“HARM3-Fusion: Hierarchical Attentional Representation Learning of Multi-Modal, Multi-Temporal, and Multi-Sequence Fusion for Pathological Complete Response Prediction of Head and Neck Squamous Cell Carcinoma”的論文被該會議成功錄用，深圳北理莫斯科大學工程系2022級本科生王建業、劉心月為共同第一作者，論文指導老師為深北莫工程系趙偉兵副教授。
準確預測頭頸部鱗狀細胞癌（HNSCC）經新輔助化療聯合免疫治療后的病理完全緩解（pCR）情況對于制定后續個體化治療策略至關重要。pCR結果直接決定后續手術與器官保留策略，但現行pCR評估方法依賴侵入式WSI活檢、同時存在抽樣偏差，因此亟需一種非侵入式、可靠且可臨床部署的預測方法以優化HNSCC的個性化治療。該工作提出的HARM3-Fusion框架是首個用于HNSCC診斷的基于層級式注意力機制的多模態融合架構，創新性地結合了多模態、多時態、多序列的MRI與WSI數據，并引入了一種新的時間特征解耦與多模態融合方法，旨在精準預測HNSCC新輔助治療后的pCR狀態，從而指導臨床個體化治療策略的制定。
此外，由趙偉兵副教授指導的另一篇論文“Cervical-RG: Automated Cervical Cancer Report Generation from 3D Multi-sequence MRI via CoT-guided Hierarchical Experts”同樣被MICCAI 2025錄用，北京理工大學深北莫專項2023級碩士研究生張瀚文、龍雨、范憶萌為共同第一作者。
MICCAI由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會(Medical lmage Computing and Computer Assisted lntervention society)舉辦，是跨醫學影像計算(MIC)和計算機輔助介入(CAI)兩個領域的綜合性學術會議和公認的最具影響力的學術會議。該國際會議自1998年開始舉辦，至今已舉辦27屆。第28屆MICCAI會議將于今年9月23日至27日在韓國大田舉行，本屆會議投稿論文達到3677篇，共接受1014篇，論文錄用率為29%。
