题目：因果启发的医学影像半监督分割

主讲嘉宾：缪居正

时间： 2023年12月15日（周五）下午 17:00 – 18:00

地点： 深圳大学丽湖校区生物医学工程学院A2-517大会议室

主持人： 杨鑫

主讲嘉宾简介：

缪居正，香港中文大学计算机科学与工程系博士生,师从王平安教授。本科和硕士毕业于东南大学生物科学与医学工程学院。当前研究方向为基于因果启发的深度学习，致力于将因果分析理论应用于深度学习领域的方法设计，改善现有方法对影像数据的利用率，以及深度学习模型在开放环境中的泛化性。近年来，在ICCV、MICCAI、Medical Image Analysis、IEEE TMI、IEEE JHBI等顶级会议和期刊发表多篇文章，并担任IEEE TMI，IEEE JBHI等顶级期刊审稿人。

报告简介（Abstract）：

当前深度学习方法通常直接学习输入与输出之间的相关性，而忽视了变量之间的因果性，导致方法泛化性能及数据利用率差。因而，将因果分析方法（Causality Learning）融合到深度学习方法的设计中获得了越来越多的关注。本报告重点介绍将因果分析应用于医学影像半监督分割任务的研究探索。首先，本报告将介绍医学影像半监督分割任务的因果建模，并分析构造的因果图与当前主流的半监督分割方法之间的一致性。其次，基于构建的因果图，本报告指出了影响半监督分割性能的重要影响因素，并给出了半监督方法有效性的因果分析，为半监督方法设计提供新的参考思路。最后，本报告以其中网络之间的算法独立性为切入点，在指出其重要性的同时，介绍一种卷积网络之间算法独立性的度量指标，并将其融入到半监督训练的过程中。在不同网络结构、不同数据、不同半监督训练范式上的大量实验验证了本研究方法的有效性。