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第十三讲 脑图像分割,分析和相关问题的新深度学习方法

日期: 2017-09-24
撰稿人:

脑图像分割,分析和相关问题的新深度学习方法

一、讲座详情

演讲题目:脑图像分割,分析和相关问题的新深度学习方法

演讲时间2017年6月30日下午15:00

演讲地点清华大学罗姆楼5-203

主讲人:陈子仪  美国印第安纳州圣母大学圣母大学计算机科学与工程系教授 

二、  主讲人介绍

陈子仪,普渡大学计算机科学专业的博士。自1992年起,一直在美国印第安纳州圣母大学计算机科学与工程系教授,现任教授。主要研究兴趣是计算生物医学,生物医学成像,计算几何,算法和数据结构,数据挖掘和VLSI。在这些领域发表了许多期刊和会议论文,拥有计算机科学与工程与生物医学应用技术发展的5项美国专利。IEEE研究员,ACM杰出科学家。于1996年获得美国国家科学基金会(NSF)的职业荣誉奖,James A. Burns,C.S.C。 2009年圣母大学研究生教育奖,2011年计算机世界荣誉计划颁发“弧调制放射治疗”(新型放射治疗方法)获奖者奖。

三、  演讲内容

计算机技术在现代医学,保健和生命科学领域发挥着至关重要的作用,特别是医学影像,人类基因组学研究,临床诊断与预后,治疗计划与优化,治疗反应评估与监测以及医疗数据管理与分析。随着计算机技术的快速发展,计算机科学解决方案将不可避免地成为现代医药保健的一个组成部分。关于建模,制定,解决和分析医药保健中的核心问题的计算研究和应用不仅是关键,而且实际上是不可或缺的。

近来新兴的深度学习(DL)技术已经为许多计算机视觉任务(如图像分类,对象检测和语义分割)取得了显着的高质量结果,远远超过传统的图像处理方法。在这个演讲中,我们提出了基于DL技术的新方法,用于解决一组脑成像问题,如神经胶质细胞的分割和分析,胶质细胞与脑肿瘤之间的关系分析,神经元细胞的分割以及新的训练策略用于使用稀疏医学图像数据进行深入学习。我们开发基于完全卷积网络(FCN),复发神经网络(RNN)和主动学习的新的深度学习模型,以有效地解决目标脑成像问题。例如,我们结合FCN和RNN进行3D生物医学图像分割;我们提出了一个新的完整的二分网络神经细胞分割网络模型。此外,我们表明,单纯应用DL技术往往不足以解决医学成像问题。因此,我们构建新的方法来补充和使用DL技术。例如,我们设计了一种基于几何图形中的k-末端切割的新的细胞切割方法,其补充了FCN的体素级分割以产生3D胶质细胞的对象级分割。我们展示如何组合一组FCN与最大k集覆盖问题的近似算法,以形成一个新的训练策略,这种新的训练策略显着减少注释数据。我们提出的一个关键点是,DL经常被用作我们的方法的一个主要步骤,这是其他主要步骤的补充。我们还展示了实验数据和结果,以说明我们新的DL方法的实际应用。


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