贵大新闻网讯（计算机科学与技术学院）近日，我校计算机科学与技术学院（贵州保密学院）及贵州省先进医学成像与智能计算全省重点实验室在医学影像人工智能领域取得重要研究成果。相关论文“Cooperative multi-task learning and interpretable image biomarkers for glioma grading and molecular subtyping”发表于国际顶级期刊Medical Image Analysis。这标志着贵州大学在医学影像人工智能领域取得了重要突破。MedlA期刊由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会（MICCAI Society）主办，创刊于1996年，是医学与生物图像分析领域的权威期刊，属于中国科学院一区Top期刊，影响因子10.6。该论文第一作者为计算机科学与技术学院博士研究生陈祈剑，通讯作者为王丽会教授。该研究获得国家自然科学基金、贵州省科技计划项目和贵州省基础研究项目的资助。胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤，其精准诊断和个性化治疗对患者预后至关重要。尽管深度学习方法已广泛应用于胶质瘤磁共振图像分类预测，但现有方法仅支持单