CBM 新文速览 | 深圳理工大学李衡团队提出面向医学图像翻译的分布偏差校正新策略 —— 内容自适应(Content Adaptation)

2026-05-08 21:51:49

Computational Biomedicine（CBM，Online ISSN: 3107-3131）最新发表深圳理工大学李衡副教授团队的重要研究成果。围绕医学影像分析与临床AI辅助系统中长期存在的“数据匮乏”与“训练分布偏差”难题，团队创新性提出“内容自适应（Content Adaptation）”偏差校正方法。该策略显著提升了医学图像翻译的稳健性与泛化能力，为跨模态影像转换与智能诊疗应用提供了更具实用价值的技术路径。

研究目的

医学图像翻译（Image-to-Image Translation）是实现不同影像模态互译与医学图像合成的重要技术手段，广泛用于数据增强、跨模态诊断辅助等场景。然而由于数据获取成本高、样本有限以及源域与目标域数据分布不一致，模型往往无法有效学习目标分布，导致输出图像出现结构性失真甚至“幻觉”假象。本研究的核心目标是：

提出一种能够校正数据分布偏差的医学图像翻译方法——内容自适应（Content Adaptation），以提升翻译模型在弱配对/无配对数据集上的稳定性与准确性，同时增强结构一致性与视觉质量。

研究亮点

创新性内容自适应机制

通过利用医学图像固有的拓扑结构不变量，构造弱配对与无配对数据间的有效对齐，从而校正不同域间的分布偏差，为翻译模型提供更均衡的训练样本。

不依赖强配对，大幅提升数据利用率

相比传统依赖严格配对数据的翻译框架，本方法能够从少量弱配对和无配对样本中构建可靠训练对，突破数据获取受限的瓶颈。

兼容现有翻译模型，易于集成

该策略可与主流图像翻译架构（如pix2pix、CycleGAN等）轻松结合，实现现有系统升级而无需重构模型。

欢迎复制链接至浏览器获取全文，或在相关研究中引用该成果

https://www.sciexplor.com/articles/cbm.2026.0011

引用本文

Lin H, Li H, Ou M, Lin J, Li H. Bias correction using content adaptation for medical image translation. Comput Biomed. 2026;1:202507. https://doi.org/10.70401/cbm.2026.0011

通讯作者简介

李衡 教研助理教授

特聘副教授、PI、博士生导师

李衡，现任深圳理工大学生物医学工程学院教研助理教授、特聘副教授、博士生导师。IEEE Senior Member，拥有丰富的数学建模与医学影像研究背景，长期从事医疗智能影像分析与手术辅助系统研发。他主持省级及国家级科研项目多项，在国际顶级期刊会议发表学术论文 50+ 篇，曾主导国家药品监督管理局第三类医疗器械“头颈外科手术机器人和手术规划系统”的研发和产业转化，得到科技部重点研发计划支持，成果获批多个医疗器械注册证，获得全国“互联网+”创新创业大赛金奖。李衡副教授是医疗图像计算与 AI 医学影像领域的活跃学者。

李衡副教授任中国生物信息学学会委员，医学图像计算青年研讨会（MICS）委员，全国生物医学数据挖掘与计算学术会议专委会委员，脑机交互与神经信息挖掘分委会副主任，中国生物医学工程学会高级会员。

关于期刊

Computational Biomedicine(CBM, Online ISSN: 3107-3131)是由Science Exploration Press出版的一本金色开放获取、同行评审的季刊。期刊由宁波东方理工大学黄德双教授担任主编，专注于计算方法与生物医学科学的交叉领域。

作为一个聚焦多学科交汇的平台，CBM紧跟这一快速发展的交叉领域的最新动态，重点报道利用生物信息学、数据分析、建模、模拟、人工智能和机器学习等计算技术进行的开创性研究，以增进对生物医学、疾病机制和治疗策略的理解。诚挚欢迎领域内科研人员向本刊投稿。

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