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　　近日，计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）李建平教授团队在生物医学和健康信息学国际学术期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IEEE JBHI）发表题为“IIMFCBM : Intelligent Integrated Model for Feature Extraction and Classification of Brain Tumors Using MRI Clinical Imaging Data in IoT-Healthcare”的理论研究论文。计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）博士后Amin Ul Haq（合作导师为李建平教授）为第一作者，李建平教授为通讯作者，电子科技大学为唯一完成单位。

　　近年来，将人工智能的深度学习应用于医学影像分析成为医学影像处理领域研究的重点，作为人体最重要的器官，脑健康时刻影响着我们身体的正常机能。脑肿瘤作为人脑健康最危险的杀手，一直是医护工作者关注的重点领域，脑肿瘤的准确分类至关重要，主要用于在医疗物联网中检测脑癌。在早期阶段发现脑癌是一项重要的关键医学课题，许多研究人员提出各种诊断系统，然而这些系统仍然不能有效检测脑癌。为此，李建平教授团队围绕深度学习在人脑影像分析关键支撑领域内的研究课题，开展人脑肿瘤医学影像诊断分析。通过理论研究和大量实验认证，在影像增强技术下，李建平教授团队所提出的Integrated CNN-LSTM 脑肿瘤诊断模型在分类任务中极大提高了准确率，该模型在当前众多主流检测模型性表现优异，在医疗物联网保健系统中诊断脑癌具有很强的指导意义。

　　IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IEEE JBHI）是国际上公认的生物医学和健康信息学领域的TOP学术期刊，在全球27种医学信息学（Medical Informatics）SCI收录期刊中排名第1（TOP1）；全球59种数学与计算生物学（Mathematical & Computational Biology）SCI收录期刊中排名第5（TOP5）；中科院Medical Informatics和Mathematical & Computational Biology小类一区，2021年CiteScore评分10.2。

　　由李建平教授带领的智能信息处理与小波分析应用国际学术团队基于小波分析理论和人工智能，长期致力于以智能多生物特征识别与医学信息分析处理为代表的跨学科、跨平台、跨领域的前沿交叉研究，培养了数十名博士研究生、博士后，数百名硕士研究生。近年来，以电子科技大学作为独立作者单位，先后在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、IEEE Transactions on Medical Imaging、Signal Processing、Medical Physics等国际顶级期刊(JCR-1)上发表多篇高水平SCI论文，成功举办IEEE 国际学术会议16次，引起了国内外同行的广泛关注。

　　论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9767684