主讲嘉宾：于乐全 博士，香港大学统计与精算学系

时间： 2023年4月20日（周四）下午 17:30 – 18:30

地点： 深圳大学丽湖校区A2-517大会议室

主持人： 杨鑫

主讲嘉宾介绍：

于乐全博士是香港大学统计与精算学系助理教授。在加入香港大学之前，他是斯坦福大学的博士后研究员。2019年获得香港中文大学博士学位，2015年获得浙江大学学士学位。他还曾在英伟达和西门子医疗进行研究实习。他的研究兴趣是开发用于生物医学数据分析的先进机器学习方法，主要关注医学图像。入选全球首批人工智能领域中国青年学者150强榜单，位列斯坦福榜单Top 2%的科学家。曾获香港中文大学青年学者论文奖、CMMCA workshop最佳论文奖、MICCAI 2022 DART workshop最佳论文荣誉奖、2017年医学图像分析-MICCAI最佳论文奖。担任MICCAI/IJCAI/AAAI的area chair/senior/PC member，是多个顶级期刊和会议的定期审稿人。

报告简介：

从成对的放射学报告中学习广义的医学视觉表示是医学图像分析领域的一个新兴话题。当前的图像-文本联合学习方法通常侧重于实例或局部监督，而忽略了疾病级别的语义对应。本次报告将介绍我们最近用于广义医学视觉表示学习的多粒度跨模态对齐 (MGCA) 框架。 MGCA框架利用了病理区域级别、实例级别和疾病级别的医学图像和放射学报告之间的语义对应关系。对七个下游医学图像数据集和任务的大量实验证明了我们的框架在图像分类、对象检测和语义分割任务中卓越的可迁移性。我们的工作将为开发更通用、更准确、更高效的医疗人工智能系统提供帮助。本报告还将讨论最新进展和有希望的未来方向。