报告题目：深度学习在医疗辅助诊断中的应用

报告人：祝闯 讲师

主持人：邓伟洪 教授

报告时间：2022年6月8号（周三）16：00-17：00

腾讯会议：220-124-656

报告摘要:

近年来深度学习逐步在各个领域蓬勃发展，不仅在传统计算机视觉领域取得了巨大的成功，还进一步向各个交叉学科和领域拓展，如智慧医疗等。然而深度学习在医疗图像识别面临独有的挑战，比如类别标签噪声严重，病灶区域标注粗糙等。本报告首先介绍深度学习在医疗辅助诊断中的应用进展；进一步结合具体应用场景探究医疗图像识别的特点及挑战，并结合肿瘤辅助诊断等场景介绍具体的弱监督深度学习算法案例，如基于噪声标签处理的病理图像识别和基于多示例学习的乳腺肿瘤淋巴结转移预测等。

专家简介：

祝闯，北京邮电大学讲师，硕士生导师。北京大学博士/博雅博士后。主要从事深度学习、医疗图像处理方面的研究。曾夺得医疗影像顶会MICCAI 2019结直肠分类和分割任务国际冠军（DigestPath2019），指导学生获得中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）联合举办的RACV 2016专题竞赛冠军，获互联网+等多项比赛市级优秀指导教师。在TMI/TMM/ECCV等期刊和国际会议上发表论文50余篇，指导学生获得ICCPR最佳论文陈述奖。受邀为TIP, TMM, TCSVT, AAAI, ICML, NeurIPS等期刊会议审稿/PC成员。曾获得国自然青年基金、北京市面上自然基金资助。