期刊名：Bioengineering

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/bioengineering

特刊链接：https://www.mdpi.com/journal/bioengineering/special_issues/66YYSBOOA1

三维医学影像，包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET），在医疗保健中扮演着至关重要的角色，是医疗决策中的“一级公民”。这些影像技术还包含了高层次的形状和拓扑表示，这对理解解剖结构和疾病过程至关重要。近年来，人工智能的进步极大地促进了医学三维数据分析的发展，催生了一个被称为“医学三维视觉”的新领域。本特刊将探讨医学三维数据分析的前沿方法和应用，内容涵盖从传统的基于体素的三维医学图像技术到利用其他几何表示方法的研究，例如点云、网格、图形和隐式函数等。通过汇聚创新研究，我们将桥接技术进展与临床应用，促进对人工智能驱动的三维分析如何革新诊断、干预规划和患者预后的更深理解。

Bioengineering邀请了瑞士洛桑联邦理工学院杨健程博士，Hieu Le博士和哈佛医学院的李宏伟博士，合作建设特刊Advances in Medical 3D Vision: Voxels and Beyond (三维医学计算机视觉的进展：超越体素)。特刊包括但不限于以下主题：

3D医学图像分析；

3D 医学成像的隐式神经表征；

动态成像（例如心脏或呼吸运动）的多视图重建；

3D 医学数据中的拓扑和几何分析；

3D 医学成像中的增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 应用；

医学3D成像的多尺度表征（例如混合体素和基于图形的方法）；

3D 医学成像的可解释AI方法；

复杂3D结构（例如血管）的分割；

3D 医学数据重建和生成的深度生成式模型；

4D 医学成像中的时空 AI；

3D 医学图像分割和生成的基础模型。

投稿截止日期：2025年11月30日

客座编辑介绍

杨健程博士

个人简介：杨健程博士是瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）博士后，主要研究医疗AI和3D计算机视觉。本科和博士毕业于上海交通大学。曾作为访问学者在哈佛大学和EPFL从事研究工作。已发表50余篇研究论文，包括Cancer Research / eBioMedicine / TMI / MedIA / CVPR / MICCAI / NeurIPS / ICLR等顶刊顶会，谷歌学术累计引用约3500次，H因子23。担任MICCAI 2024 和MIDL 2025的领域主席，并长期担任Nature/Cell子刊、机器学习/计算机视觉三大会等20余个主流人工智能和医学图像顶级学术期刊/会议审稿人。杨健程博士曾入选世界人工智能大会（WAIC）云帆奖、斯坦福“全球前2%顶尖科学家榜单”和“福布斯亚洲30位30岁以下精英”（Forbes 30 Under 30 Asia）。

研究兴趣：医疗AI、3D计算机视觉、医学图像分析、空间智能

个人网站: https://jiancheng-yang.com/

邮箱: jiancheng.yang@epfl.ch

李宏伟博士

个人简介：李宏伟博士是麻省总医院Martinos Center的博士后研究员，专注于医学影像的机器学习研究，由Matthew Rosen和Juan Eugenio Iglesias共同指导。他在慕尼黑工业大学（TUM）计算机科学系完成了博士学位（最高荣誉毕业，Summa Cum Laude），导师是Bjoern Menze。在博士研究期间，他曾在Daniel Rueckert的实验室和苏黎世大学定量生物医学系交流学习了两年。在硕士阶段，李宏伟博士在郑伟诗和张建国的指导下开展了图像分析的研究工作并在邓迪大学（University of Dundee）度过了八个月的访学时光。期间在MICCAI 2017的WMH分割挑战赛中获得了冠军。在研究生涯的早期阶段，其在本科毕业论文期间接受了Wing-Kuen Ling的指导，专注于视网膜图像分析的优化方法研究。

研究兴趣：医学图像分析、机器学习、计算机视觉

个人网站: https://hongweilibran.github.io/

邮箱: holi2@mgh.harvard.edu

Hieu Le博士

个人简介：Hieu Le博士是EPFL计算机视觉实验室（CVLab）的博士后研究员，导师是Pascal Fua教授。在加入EPFL之前，Hieu Le博士在石溪大学（Stony Brook University）获得了计算机科学博士学位，导师是Dimitris Samaras教授，并曾在波士顿的亚马逊机器人公司（Amazon Robotics）担任应用科学家。

研究兴趣：计算机视觉、机器学习

个人网站: https://hieulem.github.io/

邮箱: minh.le@epfl.ch