應(yīng)yl7703永利官網(wǎng)教授李周平邀請，沙特阿卜杜拉國王科技大學(xué)（KAUST）高欣副教授將于2020年7月6日舉辦線上學(xué)術(shù)講座，誠邀感興趣的各位師生參加！
報告題目：一個快速，準(zhǔn)確并且普適的新冠肺炎CT診斷的自動分割和定量方法
報告時間：7月6日（星期一）下午2：00
會議地點(diǎn)：騰訊會議ID：646 454 366
會議鏈接：https://meeting.tencent.com/s/wzxeP4iA6y0i
報告摘要：
新冠肺炎已在全球范圍內(nèi)大流行，成為當(dāng)下人類最緊迫的威脅之一。各國投入了海量的資源來制定新冠的診斷、預(yù)后和治療策略。雖然核酸檢測是確診這種RNA病毒感染的金標(biāo)準(zhǔn)，但核酸檢測有較高的假陰性率，尤其是對于早期患者。因此CT成像也成為診斷新冠的主要手段。
多種基于人工智能的計算機(jī)輔助新冠診斷系統(tǒng)已被緊急研發(fā)出來，但是它們大部分是進(jìn)行分類，而現(xiàn)在最好的新冠炎癥分割模型仍然需要較多的人工干預(yù)。在這個報告中，報告人將介紹報告人研究組最近提出的一種全自動、快速、準(zhǔn)確、及普適的方法，來分割和量化各地新冠病人的CT掃描結(jié)果。此方法基于兩個創(chuàng)新點(diǎn)：1）一個新冠患者在會有幾次CT掃描，通過擬合CT的動態(tài)變化，研究組開發(fā)了第一個新冠炎癥CT掃描的模擬器，大大緩解了數(shù)據(jù)的稀缺性問題；2）一種新的深度學(xué)習(xí)算法，解決了大場景小目標(biāo)問題，將三維分割問題分解為三個二維問題，使模型復(fù)雜度降低一個數(shù)量級，同時顯著提高了分割精度。此方法在多個國家、多家醫(yī)院和多臺機(jī)器的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了綜合測試。實驗結(jié)果表明，此方法比現(xiàn)有的方法具有更好的性能，并且在防治疾病方面有重要的應(yīng)用價值。
歡迎廣大師生光臨!
報告人簡介
高欣博士于2004年在清華大學(xué)計算機(jī)系獲得學(xué)士學(xué)位，2009年在加拿大滑鐵盧大學(xué)計算機(jī)學(xué)院獲得博士學(xué)位。2009年10月至2010年9月，在美國卡耐基梅隆大學(xué)計算機(jī)學(xué)院雷恩計算生物學(xué)中心擔(dān)任雷恩學(xué)者?，F(xiàn)任沙特阿卜杜拉國王科技大學(xué)（KAUST）計算機(jī)科學(xué)系副教授，KAUST計算生物學(xué)研究中心副主任，以及KAUST結(jié)構(gòu)和功能生物信息學(xué)研究組負(fù)責(zé)人。
高欣副教授的研究焦點(diǎn)主要集中在計算機(jī)科學(xué)與生物學(xué)的交叉領(lǐng)域。在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，他領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊主要致力于開發(fā)與深度學(xué)習(xí)，概率圖形模型，內(nèi)核方法和矩陣分解相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法。在生物信息學(xué)領(lǐng)域，他的研究團(tuán)隊主要致力于構(gòu)建計算模型、研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)、設(shè)計高效的算法，以解決從生物序列分析到三維結(jié)構(gòu)確定，到功能注釋，再到了解和控制復(fù)雜生物網(wǎng)絡(luò)中的分子行為，以及最近的生物醫(yī)療和健康領(lǐng)域中的關(guān)鍵開放問題。
高欣副教授已經(jīng)在生物信息及機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級期刊和會議上發(fā)表論文200多篇，同時擔(dān)任Genomics，Proteomics & Bioinformatics, BMC Bioinformatics，Quantitative Biology，Journal of Bioinformatics and Computational Biology等期刊的副主編，以及Methods，IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics和Frontiers in Molecular Bioscience等期刊的特約主編。
甘肅省高校應(yīng)用數(shù)學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)省級重點(diǎn)實驗室
蘭州大學(xué)大數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心
yl7703永利官網(wǎng)
蘭州大學(xué)萃英學(xué)院
2020年7月5日
