7月10日，美国北卡罗来纳大学教堂山分校放射系教授沈定刚来中国科学院苏州生物医学工程技术研究所访问，与医学影像室研究员戴亚康领导的医学图像处理实验室团队进行了交流。
　　会议由戴亚康主持，沈定刚作了题为Learning-Based Image Prediction and Synthesis的学术报告。该报告主要介绍了如何运用最新的机器学习算法从多模图像预测和融合出单模图像，这里主要以PET/MRI为例，介绍了该种算法的两方面应用。第一，在不降低图像质量的情况下，从低剂量造影剂形成的低质量PET和MRI图像预测出高质量图像。这里面主要介绍了四种方法：随机森林、基于映射的稀疏表示、半监督字典学习和多层CCA方法。第二方面应用是从MRI图像中预测CT图像。此外，沈定刚还介绍了稀疏学习技术在研究不同模态图像内部关系中的应用，以及结构随机森林和自动纹理模型学习映射图像图像的深层结构。报告结束后，沈定刚与在场听众进行了热烈的讨论，为研究所的研究人员答疑解惑。
　　沈定刚是国际知名学者，研究成果丰硕，并已发表学术论文500余篇。他所领导的团队主要致力于生物医学图像的算法研究和软件开发，其应用范围涉及大脑、前列腺、大腿骨、骨盆及其他人体或动物器官；提出多种医学图像处理算法方法；获得十多项美国NIH研究基金，3项中国国家自然科学基金，1项香港研究资助局基金以及多个其他基金的资助。