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數據受限下的醫療圖像分割方法研究

來源:發布時間:2023-12-08

【讲座题目】數據受限下的醫療圖像分割方法研究

【时  间】2023年12月8日,下午14:20-15:20

【地  点】保定校區  一校区 综合楼学术报告厅

【主讲人】吴健 浙江大学求是特聘教授

【主講人簡介】

吴健,浙江大学求是特聘教授,浙江大学国际联合学院副院长、浙大睿医人工智能研究中心主任、人工智能医疗器械标准化技术归口单位专家组专家、中国计算机学会理事、中国卫生信息学会國際合作与交流专业委员会副主任委员、浙江省医疗数据产业研究会副理事长。研究兴趣集中在医学人工智能,发表SCI/EI收录论文100余篇。主持国家自然科学基金项目6项、国家重点研发项目子课题2项。2007年获教育部科技进步一等奖,2008年获浙江省科技进步一等奖,2009年获中国商业联合会科学技术特等奖,2010年获国家科技进步奖二等奖,2014年获浙江省科技进步一等奖,2018年获浙江省科技进步二等奖,2021年获中国计算机学会科技进步优秀奖,2022年获中国电子学会科学技术二等奖,2022年获中国产学研合作创新成果二等奖。

【報告內容簡介】

數據集類別不平衡、辨識度較低、標注資源較爲有限這三方面限制了醫療CT圖像分割任務的發展。針對這三大挑戰,團隊創新三項技術突破:一是提出一個基于雙尺度學習選擇性遷移學習的分割網絡來擴充與平衡數據集;二是以一個基于深度自步主動學習分割框架,讓標注得到高效利用;三是建立一個多時期分割與多模態融合分類模型,提升分類水平的低辨識度,同時以全3D級聯分割模型提升分割水平的低辨識度。

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