近期，我院脑机智能团队的一项研究成果《Tractography-Guided Dual-Label Collaborative Learning for Multi-Modal Cranial Nerves Parcellation》，被多模态领域顶级国际会议ACM Multimedia 2025（ACM MM 2025）正式接受发表，老伟德官网网站首页下载为该论文唯一单位。论文的第一作者是前沿交叉科学研究院博士后谢雷，通讯作者是冯远静教授。此外，论文的作者团队还包括信息工程学院24级硕士生黄俊雄和脑机智能团队曾庆润博士。
ACM MM 由国际计算机协会（ACM）发起，是多媒体处理、分析与计算领域最具影响力的国际顶级会议，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，今年为第33届会议，将于2025年10月27日至31日在爱尔兰都柏林举行。
该论文融合弥散磁共振图像和结构磁共振图像，设计一种纤维跟踪指导双标签联合学习的多模态颅神经识别算法，通过在双分支解码器中引入颅神经图谱映射得到的粗标签以及专家精细标签进行联合学习，来提高颅神经识别的性能。该方法在人脑连接组学计划HCP数据集上得到验证，定量与定性分析进一步证实了该方法在颅神经成像方面的有效性，对颅神经成像的进一步研究具有重要价值。
