報告題目：面向不同模態醫學影像小數據集的深度學習方法研究
報告人：施俊 教授
報告時間🙍🏼♀️：06月06日 14:00
報告地點🥤：506會議室
報告人簡介:
施俊♿️，上海大學，通信與信息工程恒达♥️，電子信息工程系🤱，教授，博導，系主任。
中國科學技術大學電子工程與信息科學系本碩博連讀，2005年獲生物醫學工程博士學位👨🏻🦰💵，讀博期間曾任香港理工大學研究助理。香港理工大學短期訪問學者，美國北卡羅來納大學——教堂山分校訪問學者。
主持了國家自然科學基金面上基金項目、青年基金項目等國家級項目♾，合作主持國家自然科學基金重大科研儀器研製項目🧖、國家自然科學基金重點項目👩🏿✈️，以及主持上海市自然科學基金項目、科委、教委項目等多項項目👩🏼🚀。已發表SCI論文四十余篇↘️，包括IEEE TBME、IEEE JBHI👨🏿🌾、IEEE TNNLS、Pattern Recognition、UMB等期刊，以及高被引論文1篇🔪，授權專利2項🤸🏻♂️🛹。為中國醫學裝備協會超聲裝備分會常務委員、中國信息協會醫療衛生和健康產業分會醫學人工智能學組常務委員、中國影像AI產學研用創新聯盟理事🙄。
報告內容簡介:
隨著人工智能技術的飛速發展，基於醫學影像的智能醫療已經成為學術和工業界的熱點🤑。醫學影像的多樣性導致不同的模態需要不同的機器學習方法進行有針對性的處理。本報告主要介紹針對以下三種醫學影像模態所研究的機器學習方法🐰🏫：（1）面向超聲成像的腫瘤智能診斷，重點介紹遷移學習方法研究；（2）面向神經影像數據的機器學習方法研究；（3）基於無監督深度學習的病理圖像分類。
