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    直播預告 | 通用醫(yī)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(yī)學影像分析領(lǐng)域,特別對于三維的醫(yī)學模態(tài)(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(wǎng)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(yī)學信息學系博士周縱葦來分享,本場主題為「通用醫(yī)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(yī)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。

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    分享主題

    通用醫(yī)學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析


    分享嘉賓

    周縱葦,現(xiàn)為美國亞利桑那州立大學的生物醫(yī)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(yī)學影像分析,旨在減少計算機輔助診斷、治療和手術(shù)繁瑣的人工標記的工作量。他已在本領(lǐng)域的頂級會議上發(fā)表多篇論文,包括CVPR,ICCV,MICCAI等。在國際頂級醫(yī)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(yī)學影像三維預訓練模型“Models Genesis”首次發(fā)布于MICCAI-2019。它為訓練三維模型提供強大的權(quán)重初始化,在提高準確率和穩(wěn)定性的同時,大大降低了訓練三維模型的時間和難度。在醫(yī)學影像分析領(lǐng)域,特別對于三維的醫(yī)學模態(tài)(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(yī)學影像三維預訓練模型Models Genesis簡介

    • 綜述現(xiàn)有的自監(jiān)督學習方法

    • 拓展講解Models Genesis背后的自監(jiān)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(zhàn)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


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


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