视觉计算实验室举行2026届硕士研究生学位论文预答辩

2026年4月6日晚，四川大学计算机学院视觉计算实验室在望江校区基础教学楼B座318实验室，举行了2023级硕士研究生学位论文预答辩。本次答辩邀请了来自四川大学、成都信息工程大学的高校导师，以及来自中国电子科技集团公司第三十研究所的行业专家担任评审，会议由朱敏教授主持。 预答辩程序严谨规范，主要分为评审规则说明、研究成果展示及专家质询评议三个环节。会议伊始，主持人向与会人员介绍了评审专家成员，并明确了本次预答辩的评审原则与质量要点。随后，6位研究生依次就各自学位论文的研究主题、学术背景、核心工作、创新成果及论文撰写情况进行了系统性汇报。 在质询环节，专家组以严谨的学术态度，从选题的前沿性、论证的逻辑性、实验的严密性以及论文格式的规范性等多个维度，对每项研究进行了深入细致的点评。专家们针对论文中存在的问题提出了极具建设性的指导意见。参与答辩的研究生认真听取并回答了专家的质询， »

当视觉大模型遇见临床病理：底层算法赋能精准医疗的跨学科对话

现代医学精准诊疗的突破，离不开底层AI算法与真实临床痛点的深度碰撞。为了探索智能化手段提升病理诊断精度与效率的可行路径，四川大学计算机学院视觉计算实验室（VCL318）与华西医院病理科将联合开展一场前沿交叉学术交流，深度探讨“医疗人工智能”底座算法如何精准对接“乳腺癌前病变”的复杂临床需求，共同推动高质量跨学科研究的产出。 时间：2026年4月11日下午14:30 地点：基础教学楼B318“视觉计算实验室” 报告一：  华西医院病理科讲师杨李波将率先把真实的临床问题带入计算机研究者的视野。针对乳腺癌前病变普遍面临的“生物学行为异质性大、精准预后指标匮乏、过度治疗与治疗不足并存”等核心痛点，杨老师将系统分享其团队在乳腺癌前病变临床与分子病理领域的最新进展， »

视觉计算实验室三项研究成果入选 IEEE ICME 2026

近日，多媒体领域国际顶级会议IEEE ICME 2026公布了论文录用结果。视觉计算实验室共有3篇论文被正式录用。这些研究成果延续了实验室在“基础模型迁移”与“精细化特征提取”领域的深厚积累，分别针对医学影像的持续学习、文本驱动的交互式分割以及遥感影像的自适应感知提出了创新的解决方案，标志着实验室在推动视觉大模型向临床医疗与自然灾害监测等垂直领域落地迈出了坚实一步。 1. 腹部多器官分割新范式 在医学人工智能的实际部署中，模型常面临新旧任务更迭带来的灾难性遗忘挑战。由实验室提出的PriCL-Seg框架针对这一痛点，构建了一套基于视觉语言模型（VLM）驱动的无存储持续学习体系。该工作设计了一种创新的伪标签引导知识回放机制，巧妙地融合了历史模型预测、新类标注以及 Segment Anything »

近期视觉计算实验室多篇论文被高水平国际会议录用

近日，国际计算机视觉与模式识别会议CVPR与国际声学、语音与信号处理会议ICASSP相继公布录用结果，视觉计算实验室（VCL 318）共有3篇论文被录用。这些成果聚焦当前视觉模型在落地场景时面临的“模态适应难”、“目标捕捉弱”两大痛点，提出了一套从基础模型迁移到精细化特征提取的综合性视觉计算方案，体现了实验室在医学图像分析与多模态视觉目标跟踪领域再次取得重要进展。  在多模态融合与跨域自适应方面，实验室提出了一套从“医疗场景”到“开放环境”的体系。无论是医学影像中复杂的解剖结构，还是自动驾驶、安防监控中低照度、雨雪等极端天气，单一模态的数据往往难以提供可靠的视觉线索。针对医学图像天然存在的巨大模态差异，由2025级博士研究生卢玉杰作为第一作者提出、 »