7月8日下午，湖北科技学院揽月学术沙龙理科组第19讲在揽胜楼1305教室举行。本次沙龙由科学技术协会主办，数学与统计学院与生物医学工程联合承办，聚焦光电物理与医学智能影像两大前沿方向。电子信息专业硕士研究生潘伟亮、吴子涵分别作学术汇报，学院师生到场聆听交流。

研究生吴子涵以《知识驱动的医学影像报告生成：编码、检索与改写方法》为题进行分享。他针对现有智能医学影像报告存在病灶识别不全、专业知识融合不足、结果缺乏可解释性等问题，系统解读了AAAI 2019经典模型KERP知识驱动框架。该框架依托图Transformer构建影像、疾病图谱与文本模板之间的跨模态语义转换链路，先对胸部X线影像编码生成结构化异常特征图，再检索匹配标准化报告模板并结合病例完成改写优化。多组数据集实验表明，该框架可有效提升病灶识别精度与报告文本流畅度，同时通过可视化注意力区域解决AI诊断“黑箱”问题。吴子涵还介绍了团队将该思路拓展至下消化道内镜影像分析的研究规划，包括图像质控、病灶检测及知识增强智能报告生成等方向，以推动人工智能技术在临床辅助诊断中落地。

潘伟亮作了《谐振模型中的拉盖尔-高斯孤子阵列旋转特性》的报告。他基于非线性薛定谔方程和分步傅里叶法，对标量单圈、标量双圈和矢量双分量三类孤子阵列进行数值仿真，重点考察啁啾参数和光功率对阵列运动轨迹、束宽及旋转稳定性的影响。模拟结果表明，调整啁啾参数可使孤子阵列从径向会聚切换为椭圆轨迹或稳定螺旋旋转，功率则调节光束振荡幅度。该研究为可控旋转光孤子阵列的稳定传输提供了数值依据。

报告结束后，师生就光孤子数值模拟方法、知识图谱结合医学影像的模型优化等议题展开交流，现场互动活跃。