题目：结合安全可逆扩散模型之胸部 X 光隐私保护病灶定位
主讲：黄启贤
时间：2026年10月31日10:00-11:00
地点：行政楼第十会议室
报告摘要：本研究提出一套基于可逆扩散模型之胸部 X 光隐私保护与病灶定位框架，以解决医疗影像跨机构共享时隐私保护与诊断效能难以兼顾之问题。研究结合 DDIM 确定性反向扩散、Rademacher 符号翻转与 Signed Permutation自反加密机制，将影像特征转换至潜在空间进行安全保护，并透过 Classifier-Free Guidance（CFG）双路径生成策略，同时重建原始影像与生成健康影像，利用差异图进行无监督病灶定位。实验以 CheXpert 胸部 X 光资料集进行验证，结果显示各加密组合之 Cosine Similarity 均高于0.997，最高达0.9989；CFG-DDIM 最高取得30.23 dB PSNR与0.912 SSIM，并能有效定位胸腔积液等病灶。研究结果证实所提出方法可在维持影像高品质还原的同时提供隐私保护，为安全且可逆之医疗影像共享与智慧诊断提供可行基础。
个人简介：黄启贤 助理教授, 博士毕业于国立清华大学资讯系统与应用研究所。他的主要研究领域聚焦于行动通讯（B5G/6G、WiFi无线通讯网络）以及深度学习电脑视觉算法（特别是医学影像分析与应用）。在学术与产业界均拥有丰富的跨域经历。他曾任职于联发科技（MediaTek）无线产品工程部门担任资深工程师，并曾任高通半导体（Qualcomm）高级韧体工程师，负责指纹辨识技术。在学术与教育工作方面，他曾担任国立政治大学资讯科学系研究员/教师，Google Developer Core Team Lead 以及清华大学劳动部产业班讲师。在《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》及《IEEE Transactions on Reliability》等国际知名期刊与会议发表过十余篇学术论文，并担任多个IEEE Transactions系列期刊的审稿人。
