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

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。