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直播預告 | 通用醫學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析

本文作者:AI研習社 2019-10-23 14:24
導語:在醫學影像分析領域,特別對于三維的醫學模態(例如CT和MRI),Models Genesis的遷移學習能力遠超于在ImageNet中預訓練的模型效果,有望成為三

雷鋒網(公眾號:雷鋒網)AI研習社按:本周四(10月24日)晚8:00點,「大講堂」第127講邀請到了亞利桑那州立大學生物醫學信息學系博士周縱葦來分享,本場主題為「通用醫學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析」

上一期我們主要聚焦自動駕駛,這次我們來講講通用醫學影像三維預訓練模型“Models Genesis”,本次分享依舊對AI研習社成員免費開放。

社長小tip:登陸AI研習社網站完善個人資料,可以下載更多嘉賓課件and超級無敵多技術資料哦~


分享主題

通用醫學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析


分享嘉賓

周縱葦,現為美國亞利桑那州立大學的生物醫學信息學系的博士生,師從梁建明教授。研究方向包括計算機視覺和醫學影像分析,旨在減少計算機輔助診斷、治療和手術繁瑣的人工標記的工作量。他已在本領域的頂級會議上發表多篇論文,包括CVPR,ICCV,MICCAI等。在國際頂級醫學影像會議(MICCAI)中,他被授予青年學者成就獎(Young Scientist Award)。


分享背景

通用醫學影像三維預訓練模型“Models Genesis”首次發布于MICCAI-2019。它為訓練三維模型提供強大的權重初始化,在提高準確率和穩定性的同時,大大降低了訓練三維模型的時間和難度。在醫學影像分析領域,特別對于三維的醫學模態(例如CT和MRI),Models Genesis的遷移學習能力遠超于在ImageNet中預訓練的模型效果,有望成為三維遷移學習的標配。


分享提綱

  • 通用醫學影像三維預訓練模型Models Genesis簡介

  • 綜述現有的自監督學習方法

  • 拓展講解Models Genesis背后的自監督學習策略

  • 回顧在MICCAI-2019中針對Models Genesis得到的寶貴提問和反饋

  • Models Genesis實戰應用

  • 簡述我們在ICCV-2019的工作:Fixed-Point GAN


分享時間

2019 年 10 月 24 日 (周四)晚上 20:00(北京時間)


直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/692


↘  掃碼直達  ↙

直播預告 | 通用醫學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析


AI研習社職播間/大講堂已舉辦超150場, 往期分享嘉賓分別來自斯坦福大學、卡內基梅隆大學、劍橋大學、北京大學、清華大學、加州伯克利等高校,也有騰訊、百度、阿里、科大訊飛、地平線、曠視科技、商湯科技、Momenta、微軟等知名企業高管。

比如微軟亞洲研究院院長洪小文、海康威視首席科學家浦視亮、Momenta L4負責人陳凱、深鑒科技CEO姚頌等。

每月10+場,分享前沿技術、人才需求。如果你是有AI人才招聘的企業,歡迎勾搭社長,提交資料(姓名+公司+職位+主題)報名AI職播間分享。

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直播預告 | 通用醫學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析

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