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“星河Talk”第5期:大数据趋势下智能医学图像分析的挑战与创新 by窦琪 | 活动预告

1月11日,“上海人工智能实验室学术论坛”将举办第5期“星河Talk”。本期邀请香港中文大学计算机科学与工程学系助理教授窦琪,带来主题报告《大数据趋势下智能医学图像分析的挑战与创新》。“星河Talk”将不定期邀请全球顶尖学者,分享学术成果、探讨科技前沿。


【第5期“星河Talk”】

活动详情

主题:大数据趋势下智能医学图像分析的挑战与创新

嘉宾:窦琪  香港中文大学计算机科学与工程学系助理教授

主持人:张少霆  上海人工智能实验室智慧医疗中心主任

时间:北京时间 1月11日 20:00-21:00

参与方式:腾讯会议 386 306 095

讲座简介

智能医学图像分析正朝着大数据应用方向迅速发展,对数据标注效率与质量、弱监督或无监督模型学习精度、模型泛化性能与可靠性及数据隐私保护等各方面带来诸多挑战。目前,深度学习方法虽然在图像分析的各任务和疾病谱上取得优异表现和广泛应用,但在应对大数据趋势下的实际临床合作和部署时仍捉襟见肘。一部分问题可以通过提高数据质控和规范化标注解决,一部分问题可以通过人力增加数据标签缓解,一部分问题仍然需要进行深入的思考和探讨,结合领域知识与理论支撑进行巧妙的方法创新。在本次报告中,窦琪教授将详细介绍团队近期在大数据医学图像分析方向的相关工作,涉及联邦学习、领域自适应、弱监督与无监督、扩散模型、长尾分布和可信模型测试等技术,其中包括与上海人工智能实验室合作的在医学图像MICCAI 2022挑战赛中的两个冠军方法。相关数据集均在千例数量级,本报告也将分享团队收集与整理医疗影像大数据的感悟。


本期嘉宾

窦琪    香港中文大学计算机科学与工程学系助理教授

曾于英国帝国理工大学计算机系BioMedIA实验室从事博士后研究,2018年于香港中文大学取得计算机博士学位,2014年于北京航空航天大学取得生物医学工程学士学位,曾于西门子北美研究院从事暑期实习。研究方向为机器学习及其在医学影像分析和机器人手术智能化中的应用,关注神经网络在大数据及复杂实际场景中的泛化性、鲁棒性及多模态信息融合。曾获IEEE ICRA 医疗机器人最佳论文奖、MedIA-MICCAI最佳论文奖、MICCAI Young Scientist Award、香港科学会青年科学家奖以及香港中文大学优秀博士论文奖等奖项。在MICCAI、ICRA、CVPR、NeurIPS、ICLR、Nature Machine Intelligence等医学图像、机器人、人工智能相关顶会和期刊发表论文百余篇,谷歌引用15000余次,H-index 52。曾担任MICCAI、IPCAI、MIDL领域内顶级会议程序主席及多个国际期刊的副主编和长期审稿人。

主持人    

张少霆    上海人工智能实验室智慧医疗中心主任

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comm@pjlab.org.cn

上海市徐汇区云锦路701号西岸国际人工智能中心37-38层

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