嶺南大學協理副校長（策略型研究）及計算智能學講座教授鄺得互合著的研究論文，獲電機電子工程師學會（IEEE）著名期刊《IEEE消費電子彙刊》頒授2024年Chester W. Sall Memorial Awards，以表彰其論文為該期刊的最佳論文之一。該論文主要與提升新冠肺炎病毒感染診斷準確性有關。

獲獎的研究《實時新冠肺炎肺部感染分割系統的邊界引導語義學習網絡》提出嶄新的演算法（algorithm），透過「邊界引導語義學習網絡」（BSNet），可以自動從CT掃描（電腦斷層掃描）中，分割出肺部感染區域，以解決目前感染區域檢測速度慢、不完整、邊界不夠清晰的常見問題，從而提升新冠肺炎病毒感染診斷的準確性，實現新冠肺炎的輔助診斷。

鄺得互表示，其提出的新方法，在CT影像中分割肺部感染區域方面，取得顯著的準確性和效率，與11種目前最先進的方法進行比較，新方法在6個評估指標中的性能表現都更優秀。同時，新方法更有實時的速度，克服現有技術的侷限性。

他又指，相關突破對新冠病毒感染的診斷，以及治療上，都具有重大意義，同時相信BSNet可以用於到其它肺部疾病中，對全球AI輔助醫療產生積極的影響。

鄺得互近日獲選為2023年度美國國家發明家科學院院士，過往亦已獲多項國際認可，包括名列史丹福大學全球首2%頂尖科學家，及於2022年當選為亞太人工智慧學會會士。@

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