2024年10月25日至27日，2024年海南省数学学会学术年会暨数学文化与数学科普论坛举行。来自省内外众的多数学领域专家学者，分享最新研究成果并进行学术交流。海南科技职业大学陈丽米老师在年会上作学术报告。

在高校学术专场中，海南科技职业大学教师陈丽米以《An Efficient Lung Disease Classification from X-RAY Image Using Graph Neural Network and Transformer》为题作学术报告。报告中，陈老师详细介绍了研究的背景、目标及肺部疾病诊断的重要性，讲解了Transformer模型在全局特征提取方面的强大能力，深入探讨了图神经网络在处理影像数据中的优势，强调其能够有效捕捉图像中复杂的空间关系。

陈丽米老师认为，肺部疾病的早期诊断对患者的康复至关重要，而X光影像作为常用的医学影像技术，其诊断精度和效率亟需提升。为此，陈丽米教师团队采用了最新的深度学习方法，结合图神经网络和Transformer模型，旨在改善肺部疾病的分类准确率通过实验结果，陈丽米老师展示了与传统方法相比，所提出模型的显著提升，证明了深度学习在医学影像分析中的应用潜力。

与会专家和老师对陈丽米老师的报告给予和较好的评价。

（陈丽米老师报告现场）