南方科技大学计算机科学与工程系成立四年以来，逐步建成了一支面向地区发展需求、专注计算机应用技术方向的具有鲜明特色的高水平研究团队。计算机应用技术方向专任教师包括三名国家级专家，其中有两名国家级专家，一名国家级青年专家。目前，在医疗影像处理领域已建立了一只包括深圳市第一人民医院，康宁医院、南科大医学院的医疗影像处理联合研究团队。在智慧城市领域，建立了南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心，研发了人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒传播建模预测和模拟推演平台，并应用于精准防疫。 人才济济，助力南科大计算应用实力刘江教授于2019年2月全职加入南科大，国家级专家。曾在新加坡工作近30年。其研究领域为眼脑联动、精准医疗、手术机器人、人工智能。刘江教授曾与中山大学中山眼科中心、新加坡眼科研究中心、新加坡健保集团、日本TOPCON集团、日本TOMEY集团等国际知名研究机构、医疗集团开展相关医疗技术合作研究，曾主持包括新加坡国家科研项目在内的约20余项科研项目，总经费超过1亿2千万元。在IEEE-TMI、JIAMA、CVPR、MICCAI等行业顶级国际期刊和会议发表300余篇，申请了50多项国际和国内专利，国际企业专利授权十余项。连续10年刷新基于杯盘比的青光眼人工智能诊断世界纪录。刘江教授张建国教授于2019年9月从英国全职加入南科大，国家级专家。主要从事计算机视觉以及医学图像处理研究，他发表论文90余篇, 包括IJCV、PAMI，NeuroImage等30余篇期刊文章和CVPR，MICCAI等60余篇国际著名会议文章，一作论文最高单篇引用2.4K+次（谷歌学术）。出版Springer 编著一部、Ventus Publishing 专著一部。多次获国际科研挑战赛冠军，曾以第一完成人问鼎PASCAL第一、二届国际顶级目标识别科研冠军、两次获国际著名会议最佳论文奖。任IEEE TMM, JCST 等编委、英国高等教育学会Fellow。主持过英国EPSRC、皇家学会以及中国国家自然科学基金项目多项。张建国教授宋轩副教授2019年1月从日本全职加入南科大，国家级青年专家。主要研究方向为大数据分析、数据挖掘和普适计算等。他在计算机领域知名国际期刊和会议上发表各类论文100余篇，其中发表在 JCR 一区或中国计算机协会推荐的 A 类期刊会议论文超过30 篇。2017 年入选了日本国家卓越研究员计划（日本国家最高级别青年人才战略培育计划，当年仅 72 人入选，唯一中国籍入选者），先后主持日本国家科学技术振兴机构（JST）、日本学术振兴会（JSPS）以及日本国土交通省项目。宋轩副教授 科研平台，推动计算机应用产学研合作【晶状体结构分割与白内障筛查诊断平台】——刘江教授课题组白内障是全世界导致视觉损害和致盲的主要眼科疾病，在临床表现为眼睛的晶状体发生混浊。2019年国务院政府工作报告指出，我国60岁以上人口已达2.5亿，其中60岁以上的老年人白内障发病率高达80%以上。按80%发病率估算，目前我国白内障患者人数已达2亿。白内障可通过白内障手术来改善患者的视力，中国目前白内障复明手术量每年约有300万例，年复合增长率达到16.3%。然而，目前大多数研究主要针对白内障筛查通过不同模态眼科图像，缺乏对晶状体结构进行精准分割和对晶状体不同位置的白内障分级模型。我校联合日本Tomey公司、中山大学和广州视源电子科技股份有限公司共同研发了一个基于眼前节OCT图像的晶状体结构分割与白内障筛查诊断平台。该平台可实现晶状体结构的精准分割和对晶状体不同位置的白内障进行精准分级，并通过可视化结果辅助眼科医生进行诊断和进行精准的白内障术前风险评估。该平台已经于2020年底部署在Tomey公司CASIA2眼前节OCT仪器上，辅助眼科医生更精确地对白内障进行诊断，帮助千万白内障患者重见光明和改善视力，造福社会和个人。目前，该平台的核心技术已经申请五项专利和发表了三篇学术论文。目前，还在和Tomey公司紧密合作，共同推进相关研究成果的落地，为中国的眼健康事业做出力所能及的贡献。刘江教授课题组 【智能医疗影像分割原型平台】——张建国教授课题组智能医学图像分割是医学影像分析的核心任务之一，在临床诊断中发挥着至关重要的作用。计算机系CVIP实验室以构建高精度医学图像分割模型为目标，致力于搭建智慧医疗图像分割原型平台。目前，实验室已在脑白质高亮区域分割，多模态医学图像分割以及胸部X光图像异常检测等方面取得杰出进展。多模态数据因成像原理不同而能够提供多种层面的信息，结合多模态图像分割的信息能够更好地辅助临床诊断。由于不同模态的图像在空间上通常没有很好地对齐，导致了现有的医学图像方法无法对非配对图像进行很好的知识迁移，构成了跨模态医学图像分析的一大挑战。现有的基于深度学习的方法主要考虑跨模态共享可训练层，并最大程度地减少视觉特征差异。虽然通常的解决方案是联合监督的特征学习，但尚未探索多尺度特征和特定于类的表示形式。我们现提出了一种针对多模态图像分割的亲和度完全卷积网络。为了学习有效的表征，该平台设计了特定于类的亲和度矩阵，以对分层特征推理的知识进行编码，并与共享的卷积层一起确保跨模态泛化。该平台的亲和力矩阵不依赖于视觉特征的空间排列，因此允许使用不成对的多模态输入进行训练。该平台在两个公开的多模态基准数据集上对方法进行了广泛的评估，其性能优于最新方法。在胸部X光肺部异常检测方面，为了便于进行大量的常规医学检查，我们联合中山大学有关研究人员，提供了一种基于重构不确定性预测自编码器的胸部X光图像异常检测。该自编码器只使用健康图像数据进行训练，同时输出该图像的重建结果和对重构结果逐像素不确定性的估计。使用输出的逐像素不确定性估计归一化重建误差，从而为图像中的异常检测提供更好的度量。使用该方法，能够极大抑制正常区域的重构误差，并将异常区域凸显出来，方便进行下一步的定位或分割任务。该算法目前在两个公开的胸部X光数据集上取得了世界领先的异常检测性能。胸部X光检查已被广泛用于年度医学检查，其主要目的是检查肺部是否健康。基于核磁共振图像的脑部白质高亮区域分割对于判断脑部疾病和个性化诊疗至关重要，CVIP在此方面也做出了有特色的前期工作，联合德国慕尼黑大学等著名院校，提出了一种基于多尺度全卷积深度学习的自动分割技术，其分割性能和跨设备泛化性能在国际顶级科研竞赛中获得第一名。相关代码和软件已经开源，在国际上吸引了很大的关注。张建国教授课题组 【人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台】——宋轩副教授课题组新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。新冠疫情爆发初期，宋轩课题组紧急研发了“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”，该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1）。该平台一经发布，获得了学习强国平台、中国网、中华网、科技日报、中国科技网等国家级媒体的广泛报道，并多次为国内科研单位和机构输出模拟推演结果。目前，平台的相关核心技术已申请国内国际专利四十余项，部分专利已经获得了国家专利局的紧急授权。目前，我校已经同深圳市疾控中心和深圳市智慧城市科技发展集团有限公司签署合作协议，共同推进相关研究成果落地，为新冠疫情和重大传染病常态化精准防控提供助力。人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台宋轩副教授同深圳市疾控中心和深圳市智慧城市科技发展集团有限公司签署合作协议推动平台落地，助力常态化精准防疫

12月22-23日，在联合国开发计划署、联合国工业发展组织、联合国人口基金会、联合国南南合作办公室、联合国青年特使办公室以及深圳市青年联合会、深圳市科技创新委员会共同支持下，深圳市青年创业促进会、深圳可持续发展研究院共同举办的“2020年可持续发展与国际青年创新论坛”在深圳市青年广场举行。我系宋轩副教授应邀出席此次论坛开幕式，并作主旨演讲。 深圳卫视新闻 本届论坛以“创新驱动、科技赋能，推动高质量可持续发展”为主题，来自全球七十多个国家的三万多名青年，通过线上线下相结合的方式共赴创新盛会，展望国际青年科技创新美好未来，倡导以科技创新推动人类可持续发展。联合国副秘书阿尔米达•萨尔西娅•阿里沙赫巴纳女士视频致辞深圳市政协副主席徐友军出席大会开幕式并致辞，国务院发展研究中心副所长谷树忠、深圳市科创委党组书记、副主任邱宣、共青团深圳市委书记、深圳市青年联合会名誉主席方琳等领导嘉宾出席，联合国副秘书长、联合国亚太经社理事会执行秘书长阿尔米达•萨尔西娅•阿里沙赫巴纳女士、联合国工发组织投资和技术促进办公室主任哈希姆博士通过视频致辞。我系宋轩副教授以创新思维引领未来发展为主题，作了“人工智能和大数据驱动的未来城市智能化管理”的论坛主旨演讲。宋轩表示，随着全球城市化进程的不断加快，各国城市也面临着全新的挑战，如：自然灾害和极端天气，新发重大传染病，空气污染，交通拥堵，能源浪费等。在人工智能和大数据时代，如何利用这些新型技术解决或缓解这些挑战，并进行更为高效的城市智能化管理就变得十分重要。在演讲中，宋轩副教授介绍并列举了如何使用人工智能和大数据进行城市应急管理，城市交通管理和重大传染病防疫及其典型的应用案例。宋轩副教授作论坛开幕式主题报告

南方科技大学计算机科学与工程系的2019级联培博士生方建生，近日在眼科视觉检索领域取得突出研究成果，该研究以“Deep Triplet Hashing Network for Case-based Medical Image Retrieval”为题，被Medical Image Analysis期刊（JCR一区）正式录用，该期刊影响因子为11.148，系医疗影像处理领域影响因子最高的期刊。该文章提出一种基于注意力机制的三重态哈希网络（ATH模型），用于眼科影像实例级检索，以解决端到端哈希码生成的三类信息丢失问题，包括类、关键区域、小样本。该模型可以用于基于案例的眼科影像检索，与最新的哈希模型相比，具有较大的性能提升，也带来小样本性能的明显改进，这对于稀缺病例的决策具有重大意义。方建生于2019年9月入学南科大，并在计算机系眼科影像人工智能领域专家刘江教授IMED课题组接受博士研究生培养与指导，一年来不断推进视觉检索在眼科影像的应用研究，累计取得以下成果：1）申请并公开7项发明专利，涉及眼科影像压缩、眼科多模态影像检索、眼科实例检索等方法；2）指导本科生进行眼科多疾病分类系统、眼底影像筛查系统两项创新实验，参与眼科视觉检索辅助标注系统的搭建；3）负责带领IMED致盲性眼病预测模型和防控平台建设项目团队，并参与校级人工智能教改项目；4）已发表（正式录用）4篇论文（一作），通讯单位是南方科技大学计算机科学与工程系，通讯作者是刘江教授。其中两篇是关于贝叶斯神经网络应用于临床数据检索的研究，另外两篇分别提出了用于图像级检索的ASH模型和用于实例级检索的ATH模型（网络结构如下图）。图ATH模型网络架构刘江教授创立的IMED(Intelligent Medical Imaging)团队过去13年专注于将眼科人工智能用以辅助眼科影像筛查和诊断，并正逐步走向和临床结合。为加速临床落地，基于循证医学方法，在刘江教授的建议下，方建生博士生近期专注于视觉检索方向，其目的是辅助医生寻找过往类似案例以辅助其做当下决策。计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis, CAD)系统有助于提高医生诊断的敏感性和特异性，可追溯到20世纪50年代。近十年，得益于深度学习技术的进步，CAD系统的输出结果作为医生决策的参考(second opinion)，已被广泛应用于到影像各部位各成像的筛查和诊断。信息检索由来已久，但由于文本检索和图像内容本身的语义差距，随着图像处理技术的发展，视觉检索也开始引起学术界和工业界的兴趣，其典型场景就是行人重识别（Person re-identification）。回归CAD系统工具性的本质，视觉检索可以为眼科医生提供相似案例的参考而不直接提供决策性的参考。南科大计算机系注重研究生理论学习、科研探索、实践研发综合性能力的培养，正是基于这样的平台，计算机系研究生的理论水平和实践能力得到不断提升，并能将研究成果应用于实际场景。过去的两年内，IMED团队基于南科大计算机科学与工程系的平台，形成了“团结、专注、坚持”的团队文化，以及下列研究生培养特色：1） 研究生的选题结合理论与实际需求，聚焦“眼科医疗影像+人工智能”，充分利用团队多年来国际国内积累的行业影响力；2） 鼓励团队成员积极合作，共同提高，每周小组例会，定期分享各自的科研想法和成果；3） 丰富的IMED团队文化活动，为团队研究生的发展提供宽松，自由，向上的氛围。

南科大计算机系党支部探索创新联学结对新形式，鼓励“走出去”，与校内其他部门、兄弟院校、企业、社区党支部加强产学研交流合作，积极推动党建与业务工作深融互促。近日，计算机系党支部圆满组织了两场联学共建活动：计算机系党支部-中国科学院深圳先进技术研究院先进计算与数字工程研究所（简称“数字所”）党总支及第二党支部交流共建活动、计算机系党支部-信息中心党支部结对共建《金刚川》观影活动。2020年11月28日上午，南方科技大学计算机系党支部前往中科院深圳先进院数字所进行访问与交流。首先数字所党总支书记喻之斌研究员就数字所的定位与布局、党总支情况、人才结构、项目情况、科研成果、科研平台等方面详细介绍了深圳先进院数字所以及在筹建中的中科院深圳理工大学计算机科学与控制工程学院。数字所面向计算机科学和人工智能技术与应用快速发展趋势，构建国际一流的科研团队和平台，在数据智能领域做出一系列基础性、原创性和前瞻性成果，尤其是在提升区域自主创新能力，大力推进技术成果转化方面成绩显著，成为服务粤港澳大湾区建设的一流科创中心。活动合影随后南科大计算机系党支部书记王琦也向大家详细介绍了南科大计算机系的发展历程。南科大计算机系于2016年成立，计算机系党支部于2019年成立。目前主要的研究领域包括计算智能，自主系统，计算机安全，智慧城市以及智慧医疗等。计算机系在科研平台、学科建设、人才培养等方面取得了一系列成绩，将在提升国际影响力、区域影响力、促进产学研融合方面继续快速发展。随后数字所党总支和南科大计算机系的与会成员进行了自由交流和讨论，数字所第二党支部书记叶可江老师对南科大在学生培养方面取得的成果高度赞同，并表示即将开始招生的中科院深圳理工大学要向南科大学习本科人才培养的经验；王琦书记也表示需要学习数字所在科研方面完成重大项目的经验以及学习提升产业转换的能力，希望以此为契机在党组织共建交流的基础上，两部门能保持密切交流与合作并邀请数字所党总支明年出到南科大进行参观及开展共建活动。会议室的讨论结束之后，在叶老师的带领下与会人员一起参观了数字所，同时叶老师向大家详细介绍了目前正在建设的中科院深圳理工大学，中科院与深圳市人民政府依托中科院深圳先进技术研究院合作共建中科院深圳理工大学，为区域经济社会发展培养“国际化、产业化、复合型”领军人才，致力于建设世界一流的应用研究型大学，预计2021年开始招生。座谈会现场参观先进院 2020年11月23日，南方科技大学计算机系党支部组织了计算机系党支部-信息中心党支部结对共建《金刚川》观影活动。《金刚川》讲述的是1953年，抗美援朝战争进入最终阶段，志愿军在金城发动最后一场大型战役的故事。 观影合影观后心得：王腾（计算机系硕士生）：《金刚川》是改编自真实历史事件的一部电影，围绕着修桥渡河这一事件展开叙述。两小时内，桥被反复轰炸，反复抢修，最终志愿军们用肩膀顶着断裂的木板，化作人桥助大部队渡河去前线，正如国歌里的一句歌词“把我们的血肉筑成我们新的长城”。战争的残酷远超我们的想象，我们能有如今和平安宁的生活，更是离不开这些革命前辈们的伟大付出。我们需始终铭记历史，保家也卫国。 韩丹丹（计算机系科研教学助理）：看了金刚川，深深地被志愿军不怕牺牲的奉献精神、百折不挠的坚强意志和至真至纯的战友之情震撼着。再加上前阵子看完的《外交风云》，被老一辈革命家坚定的信仰和忘我的工作深深打动着。现在的生活虽已远离战争年代，不用随时做好牺牲的准备。但是，新冠疫情的爆发让我们再次感受到了民族凝聚力和使命感。国家兴亡，匹夫有责！作为共产党员，更应当不忘使命，勇挑重担，让平凡的生活闪耀不平凡的华彩！ 林诗凡（信息中心工程师）：抗美援朝，是一个宏大且极端复杂的命题。其中涉及到的历史、政治、军事、外交等各种问题，千头万绪、盘根错节，几辈子都研究不完。《金刚川》就是这样一部“窥一斑而知全豹，处一隅而观全局”的影片。看它，就像观摩一场历史的微创手术。电影通过“炸桥、修桥、守桥、过桥”这件小事，围绕金刚川上的一座简易桥，去窥视整个抗美援朝战争残酷的牺牲。志愿军就是以前赴后继的血肉之躯，抵挡美国为首的联合国军的坦克飞机大炮，甚至以几个连的人海去抗击敌人一个轰炸机，而这一切的牺牲也只是中国抗美援朝志愿军无数英雄儿女的一个缩影。在两年零九个月的战争中，中朝人民团结一致、同仇敌忾、以难以置信的高度智慧和无所畏惧的拼搏精神，最终取得了战争的胜利。正如"帝国主义侵略者应当懂得：现在中国人民已经组织起来了，是惹不得的。"电影结束后我的心情久久不能平静。电影的最后一幕，是云层翻转，山河无恙，和平的阳光倾泻在在崭新宏伟的金刚川大桥上，犹如神迹。而数十年前，在用一条江上的那座人桥，是真正的神迹！

2020年11月21日上午，河海大学信息学部副部长沈金荣、党委副书记胡井军一行来访交流南科大计算机系，计算机系副主任、讲席教授史玉回等接待客人。双方就办学规模、学科建设、学生工作、党建工作等情况进行了交流。座谈后，河海大学一行参观了南科大科学与工程计算中心以及校园。参观南科大科学与工程计算中心

11月18日，科睿唯安（Clarivate）发布了2020年度全球“高被引科学家”（Highly Cited Researchers）名单，南方科技大学计算机科学与工程系（以下简称“计算机系”）的姚新教授于跨学科领域（Cross-Field Category）再次入选高被引学者名单（此前于2016年入选计算机科学领域高被引学者）。2020年高被引科学家名单是基于2009年1月至2019年12月，11年间Web of Science核心合集所收录的自然科学和社会科学期刊中的高被引论文进行分析，入选科学家被引频次位于同学科前1%。全球来自60多个国家和地区的21个ESI学科领域以及跨学科领域的6167名高被引科学家入榜，中国大陆入选者共770人。计算机系成立于2016年5月，在短短四年时间，已拥有包括姚新教授、史玉回教授、Hisao Ishibuchi教授三位IEEE Fellows牵头的国际顶尖研究团队，从无到有地在南方科技大学创建了计算机学科，并取得了一系列令人瞩目的研究成果，连年在国际斩获了2020 IEEE Frank Rosenblatt大奖，2019 IEEE CIS Fuzzy Systems 先驱奖，2018IEEE CIS Outstanding Early Career等各类奖项。并从2016年至今每年都有团队成员在IEEE杂志上获最佳论文奖。团队成果在GoogleScholar中总引用次数已超15万次。