近日，全球生物信息学领域的旗舰会议IEEE BIBM 2024 (CCF-B)于12月3日至6日在葡萄牙里斯本成功召开。我院有两篇论文被该会议接收，其中一篇为《Discrimination and Diagnosis of Hypertrophic Cardiomyopathy and Cardiac Amyloidosis via Unimodal Supervision Joint Contrastive Learning》（第一作者李小凤同学，通讯作者彭博教授）。该论文提出了一种联合单模态监督与对比学习的多模态方法（USCL），用于解决肥厚型心肌病和心肌淀粉样变的误诊问题。通过该方法，能够有效地区分和诊断这两种心脏病，并且在小样本数据上表现出优异的性能，为临床诊断提供了新的思路。

另一篇题为《Enriching molecular graph representation via substructure learning》（第一作者王泓淏同学，通讯作者李平教授）。该论文提出了一种丰富分子图表示的新方法MKGNN。其中模型通过选择与图表征最相关的模体来在高层次上表示图，并构建关键节点扩展子图以过滤掉不相关的节点。通过与最近提出的单模态神经网络模型和多模态方法进行比较，实验表明本文提出的模型在分子性质预测任务上实现了最先进的性能。此次研究得到了课题组、学院以及会议方的共同资助，王泓淏同学赴葡萄牙参与会议并展示该研究成果。

IEEE BIBM是生物信息学和生物医学领域的顶级国际会议之一，致力于推动生物信息学方法、计算生物学和生物医学数据分析等领域的学术研究和技术创新。此次会议共收到1627篇投稿论文，最终录用358篇Regular Paper，录用率为22%。

此次会议的成功参与，不仅展示了我院在生物信息学领域的科研实力，也标志着我院师生在推动生物医学技术进步方面的重大贡献。计算机与软件学院将继续致力于推动科研创新，深化学术交流，培养更多优秀的科研人才。