电子工程学院系列学术报告第十期-青年博士汇报交流

报告时间：2019年11月29日下午4点（周五）

报告地点：电子工程学院大楼（2号楼）307会议室

报告题目I：基于深度学习的小儿白内障自动诊断方法研究

报告人：蒋杰伟 博士

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习领域中一个新的研究方向，近几年，一批优异的有监督深度学习包括CNN、Faster R-CNN、U-Net、Mask R-CNN、LSTM、GAN等算法纷纷被提出，它们在图像分类、目标定位、语义分割、语音识别、自动驾驶和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。这些成功应用也促使研究者尝试将深度学习算法应用于医疗影像辅助诊断中，以提高乳腺症、肺癌、皮肤癌、眼科疾病、染色体异常等疾病早期筛查和分级诊断的准确率，同时降低医疗成本，提高看病效率，解决地区间医疗资源不均衡问题，惠及更多医生和患者。

本报告将简要介绍CNN、Faster R-CNN和LSTM等深度学习算法，结合国内外医疗人工智能的研究进展，主要对深度学习在医疗影像中的自动分类和目标定位两个方向进行阐述。在此过程，结合裂隙灯影像，对深度学习算法在小儿白内障自动诊断中的研究展开介绍。

报告题目II：稀土掺杂微米发光体系的荧光调控机理研究

报告人：韩庆艳 博士

稀土掺杂上转换发光材料由于其荧光寿命长、发射谱线锐利、信噪比高、反斯托克斯位移大、光稳定性好及毒性低等诸多优点，被广泛应用于新型光源、生物成像及光学温度传感等众多领域中。随着微纳合成技术的迅速发展，研究者们已经成功制备得到尺寸可控、形貌均一的稀土微纳发光材料，其相应的发光机理研究及应用探索受到越来越多的关注。然而由于稀土离子较低的吸收截面，大部分跃迁源于宇称禁戒跃迁，且其辐射跃迁几率较低，从而出现了较低的上转换发光效率，这严重限制了稀土离子掺杂上转换晶体材料的应用。因此设计合成具有性能稳定、形貌可控且发光效率高的稀土掺杂上转换发光材料一直是稀土研究人员关注的焦点。

本报告将介绍国内外关于稀土掺杂上转换发光材料性能和应用的研究进展，围绕上转换发光晶体荧光光谱的调控和增强两个方面展开深入研究。报告主要内容为：采用激光共聚焦显微技术，理论与实验相结合，对稀土掺杂上转换氟化物微米晶体材料荧光调控与增强进行系统的研究。

报告题目III： 宽禁带半导体碳化硅器件的研究与展望

报告人：贾一凡 博士

作为第三代宽禁带半导体材料的代表，SiC（碳化硅）以其优良的材料特性成为制备高压、高温、大功率、抗辐射的电力电子功率器件的理想材料。相对于传统的硅基功率器件，碳化硅功率器件可以有效缓解器件击穿电压和导通电阻的矛盾，提升系统工作温度及频率，降低系统功率损耗等。这使得拥有更小面积、重量及冷却设备的碳化硅电力电子模块已经成功应用在诸如电动汽车，轨道交通，智能电网等领域。此外，碳化硅材料所具备的耐高温，抗辐射等的特性，使得其在航空航天、核工业和国防军工等领域也具有广阔的开发前景和极其重要的应用价值。

本报告将介绍国内外碳化硅器件制备和应用的相关研究进展，并针对碳化硅MOS（金属氧化物半导体）结构器件制备中的关键技术——绝缘栅介质生长工艺研究展开阐述。在此过程介绍4H-SiC MOS结构中的各类型陷阱及其对器件沟道迁移率和栅介质可靠性产生的影响，并深入分析目前工业上主要采用的钝化工艺—热氧化后NO（一氧化碳）退火的作用机理及其利弊。最后对碳化硅器件应用的所面临的挑战和前景进行展望。

欢迎广大师生前来交流！

电子工程学院

2019年11月28日