雷锋网AI研习社按:本周四(10月24日)晚8:00点,「大讲堂」第127讲邀请到了亚利桑那州立大学生物医学信息学系博士周纵苇来分享,本场主题为「通用医学影像三维预训练模型 Models Genesis 拓展解析」

上一期我们主要聚焦自动驾驶,这次我们来讲讲通用医学影像三维预训练模型“Models Genesis”,本次分享依旧对AI研习社成员免费开放。

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分享主题

通用医学影像三维预训练模型 Models Genesis 拓展解析

分享嘉宾

周纵苇,现为美国亚利桑那州立大学的生物医学信息学系的博士生,师从梁建明教授。研究方向包括计算机视觉和医学影像分析,旨在减少计算机辅助诊断、治疗和手术繁琐的人工标记的工作量。他已在本领域的顶级会议上发表多篇论文,包括CVPR,ICCV,MICCAI等。在国际顶级医学影像会议(MICCAI)中,他被授予青年学者成就奖(Young Scientist Award)。

分享背景

通用医学影像三维预训练模型“Models Genesis”首次发布于MICCAI-2019。它为训练三维模型提供强大的权重初始化,在提高准确率和稳定性的同时,大大降低了训练三维模型的时间和难度。在医学影像分析领域,特别对于三维的医学模态(例如CT和MRI),Models Genesis的迁移学习能力远超于在ImageNet中预训练的模型效果,有望成为三维迁移学习的标配。

分享提纲

  • 通用医学影像三维预训练模型Models Genesis简介

  • 综述现有的自监督学习方法

  • 拓展讲解Models Genesis背后的自监督学习策略

  • 回顾在MICCAI-2019中针对Models Genesis得到的宝贵提问和反馈

  • Models Genesis实战应用

  • 简述我们在ICCV-2019的工作:Fixed-Point GAN

分享时间

2019 年 10 月 24 日 (周四)晚上 20:00(北京时间)

直播链接

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

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