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通知公告

深圳大学40周年校庆千场学术活动(第971场)+基于深度学习的肿瘤病理图像快速分割识别算法

来源: 发布时间:2023-06-06 15:10:46 浏览次数: 【字体:
题目:基于深度学习的肿瘤病理图像快速分割识别算法

主讲嘉宾:韩楚 副研究员

时间: 2023年6月8日(周四)下午 14:30 – 15:30

地点: 深圳大学丽湖校区A2-519会议室

主持人: 王毅 副教授

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主讲嘉宾简介:

韩楚,广东省人民医院放射科、广东省医学影像智能分析与应用重点实验室,特聘副研究员,广东省杰出青年基金获得者。2019年博士毕业于香港中文大学计算机科学与工程专业。研究方向为医学人工智能,肿瘤计算病理,医学图像处理,计算机视觉等。先后主持海外博士后人才支持计划,国自然青年基金项目,广东省杰出青年项目等。现担任10余个国际重要会议和杂志的审稿人,共发表会议和期刊论文40余篇,包括TPAMI,Medical Image Analysis,TMI,TNNLS,CVPR,ECCV,Siggraph Asia等。


报告简介(Abstract):

病理是肿瘤诊断的金标准,在癌症管理的全程中起到决定性作用。图像分割识别是计算病理领域最重要的前置任务,可以帮助计算机算法认识复杂的病理图像。然而,病理图像对标注者专业性要求较高,标注的获取十分困难耗时。因此,我们针对性的设计对标注友好且高效的病理图像分割算法,减轻模型对标注数据的依赖性,提升模型的泛化能力。本报告主要从以下两个方面介绍团队前期在该领域的算法研究工作:1)利用弱监督图像级标注优化标注形式,提升标注效率;2)利用元学习、多任务学习等技术,提升模型泛化性,减少标注需求。通过对上述算法研究的探讨,希望可极大减轻医生在肿瘤数字病理研究中的标注负担。 

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