題 目：醫學影像小數據深度學習
主講人：夏勇 教授、西北工業大學
主持人：歐陽建權 教授、湘潭大學信息工程學院副院長
時 間：2018年11月27日（星期二）9:00
地 點：湘潭大學工科樓階梯教室
主講人簡介：
夏勇，男，西北工業大學教授、博導，分別于2001、2004和2007年從西北工業大學計算機學院獲得學士、碩士和博士學位；2007年1月加盟悉尼大學信息技術學院生物醫學與多媒體技術（BMIT）實驗室開展博士后研究，2013年底回到西北工業大學計算機學院工作，現為西工大計算機學院多學科交叉計算研究中心（CMCC）執行主任；現主持國家自然基金面上項目兩項，發表學術論文百余篇；擔任中國計算機學會青工委委員、中國圖象圖形學學會視覺大數據專委會常委、中國體視學學會圖像分析分會常委、MICS指導委員會委員和VALSE執行領域主席等；現為IEEE-TMI和IEEE-TIP等多個學術期刊審稿人，并擔任MICCAI-MCV 2015/2016、MICCAI-DLMIA2017/2018、ISBI 2017、ACM MM2018等多個國際會議的TCP或Session Chair。
報告摘要：
近年來，深度學習技術得到了迅速發展和廣泛應用，尤其在圖像分類、人臉識別、語音識別、機器翻譯、自然語言理解和棋牌游戲等領域取得了巨大的成功，甚至在某些方面超越了人類的認知水平。深度學習的成功，不僅得益于它使用統一的模型實現對數據的分布式表征和決策分析，從而避免了對經驗的過度依賴，更得益于它可以使用龐大的訓練數據集進行學習。但是，對于醫學圖像分析而言，由于醫學影像數據獲取和標注的困難，可以用于訓練模型的數據集往往都比較有限。本報告將以X光胸片、胸部CT圖像、視網膜圖像、皮膚鏡圖像和病理圖像分析為例，介紹報告人在應用深度學習技術進行醫學影像小數據分析的經驗和體會，包括使用（1）并聯或串聯的深度集成學習、（2）與傳統方法相結合的深度學習、（3）與領域先驗知識相結合的深度學習、（4）深度對抗學習、（5）深度協同學習和（6）深度注意力學習，也將探討在醫學圖像小數據上進行深度學習研究所面臨的機遇與挑戰。
主辦： 湘潭大學“智能計算與信息處理”教育部重點實驗室
湘潭大學信息工程學院
湘潭大學教務處
歡迎廣大師生參加！
