蓝如师，桂林电子科技大学计算机与信息安全学院研究员，博士生导师，第十七届广西青年科技奖获奖者，国家级青年人才计划、广西高校引进海外高层次人才“百人计划”、广西第一批高层次人才及桂林电子科技大学“英才计划”人选，获广西科学技术进步奖一等奖等奖励。围绕视觉内容分析与识别理论方法、关键技术和应用系统开展研究，旨在缓解数据质量与匹配精度之间的矛盾，在低质量数据快速复原、鲁棒性特征精准表示、结构化关系优化建模方面取得一系列成果。主持国家面上及青年基金、国家重点项目子课题、广西杰青、装备发展部快速扶持项目等，第一作者/通讯作者在IEEE/ACM汇刊、计算机辅助设计与图形学学报等权威期刊发表60余篇论文。

报告摘要:眼底图像血管形态识别分析，可以用于眼科疾病和多种心脑血管疾病的辅助诊断。基于深度学习的视网膜眼底图像血管分割方法，大多专注于设计强大的深层网络架构和损失函数来识别血管特征，而忽略了对血管固有的曲线结构、血管交叉点等形态学特征的关注，这些方法往往会有泛化性能不足，以及血管的分割结果不连续，细小血管遗漏等问题。我们借鉴数字图像处理中的膨胀操作等形态学操作思想，通过形态学特征引导的深度神经网络模型，解决了血管尺度差异、少样本下血管特征挖掘，血管结构几何形状捕获等问题。在多个眼底图像公开数据集及冠状动脉造影数据集上的实验结果表明，所提出的方法取得了领先的性能。