数据受限下的医疗图像分割方法研究

【讲座题目】数据受限下的医疗图像分割方法研究【时  间】2023年12月8日，下午14:20-15:20【地  点】保定校区  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【主讲人简介】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、中国卫生信息学会国际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。【报告内容简介】数据集类别不平衡、辨识度较低、标注资源较为有限这三方面限制了医疗CT图像分割任务的发展。针对这三大挑战，团队创新三项技术突破：一是提出一个基于双尺度学习选择性迁移学习的分割网络来扩充与平衡数据集；二是以一个基于深度自步主动学习分割框架，让标注得到高效利用；三是建立一个多时期分割与多模态融合分类模型，提升分类水平的低辨识度，同时以全3D级联分割模型提升分割水平的低辨识度。 返回