随着机器学习和计算机硬件的发展,深度学习在医疗影像分析及影像组学上得到了越来越广泛的应用。王革教授在报告中结合一些实际,对深度学习在医疗影像上的一些实际应用做了介绍,比如低剂量CT图像的清晰化,GAN-CIRCLE网络在CT图像重建中的应用等。同时介绍了Auto-driving Vehicle-based Affordable Tomography-Analytics Robots(AVATAR)计划的设想。与此同时还在数学层面讨论了深度学习的本质,对二次函数代替一次函数作为网络神经元基本结构进行了介绍。学术报告后,王革教授参观了医学成像与智能分析教育部工程研究中心的部分实验室,并与部分师生就深度学习的数学原理、机器学习在影像组学方面未来发展与应用等学术问题进行热烈的互动讨论和交流。
报告人简介:
王革,美国仁斯利尔理工大学生物医学工程系教授,生物医学影像中心主任。专注于X射线计算机断层扫描、光学分子断层扫描、多尺度和多模态成像的创新,以及机器学习用于图像重建。主持多个大型NIH和NSF项目,创始主编International Journal of Biomedical Imaging。IEEE、SPIE、OSA、AIMBE、AAPM和AAAS协会Fellow。发表了430多篇期刊论文,其团队与哈佛、斯坦福、康奈尔、MSK、UTSW、耶鲁、GE全球研究中心等有良好合作。王革教授的个人主页:http://biotech.rpi.edu/centers/bic/people/faculty/ge-wang