[#19-04] MICS在线学术讲座（计算病理专题之一）：徐军

原创 MICS 医学图像计算青年研讨会2019年03月08日 16:53

嘉宾	徐军（南京信息工程大学）
时间	2019年03月12日（星期二）下午20:00（北京时间）
题目	计算病理：从图像计算到精准医学（计算病理专题报告之一）
主持	施俊（上海大学）

计算病理专题报告
人工智能和数字病理技术的协同作用将推动计算病理（Computational Pathology）成为实现精准医学潜力的关键。最近FDA批准将全景载玻片扫描仪用作主要诊断设备，为计算病理的研究和应用翻开了新的一页，也为计算病理科学家带来了令人兴奋的机会和挑战。更为有价值是，计算病理的使用将成为临床决策的一部分，并在不久的将来能够实现更准确的疾病诊断和最佳临床护理。通过计算病理开辟的研究机会是非常诱人的，计算病理的工具已经能够用于提高效率的同时，减少病理学专家诊断过程中专家自身和不同专家之间的差异。同时，新一代计算病理技术的发展可能会创建基于图像的伴随诊断分析的工具，例如更低成本的OncotypeDx诊断工具。通过改进(a)疾病鉴定和亚型分类，(b)疾病的量化和表征，(c)预测预后和治疗反应，计算病理已经显示出了非凡的潜力。这些机遇和创新技术正在推动计算病理成为精准医学的重要推动力。

虽然计算病理可以在精准医学的中发挥重要作用，但仍然需要克服许多实际问题和技术的挑战。在计算病理成为改进常规临床工作流程前，需要解决这些挑战。例如，尽管近年来深度机器学习方法成功地推动了计算病理的研究，但这些方法的黑盒特性引发了监管机构批准和临床采用的质疑，特别是在精准医学领域的应用。此外，新开发的显微镜技术，可以为疾病表现和治疗反应提供新的见解。但是这种高通量的成像在带来新的研究机遇的同时也为计算病理的研究带来了新的挑战。总之，人工智能、数字病理和新的显微成像技术的协同作用将是实现精准医学潜力的关键。MICS在线学术讲座推出的《计算病理专题》系列报告，将探讨这些新技术及其在精准医学中的潜在应用。

本期报告摘要
人工智能和数字病理技术的协同作用将推动计算病理成为实现精准医学潜力的关键。最近FDA批准将全景载玻片扫描仪用作主要诊断设备，为计算病理的研究和应用翻开了新的一页，也为计算病理科学家带来了令人兴奋的机会和挑战。报告将包括如下四个方面的内容：1)计算病理的研究背景；2)基于深度机器学习的细胞、组织层次的图像计算；3)病理组学的图像表型定量描述；4)在a)乳腺癌辅助预后系统; b)口咽鳞状细胞癌生存期预测系统；c)肾脏穿刺病理图像的APOL1基因突变风险预测系统; d)小鼠睾丸病理自动分期系统等方面的研究进展。

嘉宾简介
徐军，南京信息工程大学自动化学院教授，美国凯斯西储大学生物医学工程系访问教授。2007年获得浙江大学控制科学与工程系博士学位，曾在美国Rutgers大学生物医学工程系做博士后研究（2008-2011）。担任江苏省人工智能学会医学图像处理专委会副主任，中华医学会病理学分会第十二届委员会数字病理与人工智能工作委员会特邀委员。主要研究方向是：计算病理；数字病理；医学图像计算；影像和常规病理切片定量分析的疾病辅助检测、诊断、预测和预后系统的研究与开发；基于深度机器学习及大数据驱动的医学数据分析。主持国家自然科学基金联合重点项目一项，面上项目两项。

特别鸣谢本次Webinar主要组织者：
MICS Webinar责任委员：施俊（上海大学）

活动须知

1. MICS在线学术讲座依托在线直播平台进行，听众请点击直播链接https://live.polyv.cn/watch/291118（注：该链接为03月12日报告链接，该链接每期会和讲者信息一起更新）参加活动，支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备；手机客户端也可直接扫描二维码进入直播；

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2. 活动开始前5分钟左右，讲者会开启直播，活动时讲者会上传PPT或共享屏幕，听众可以看到Slides，听到讲者的语音，并通过聊天功能与讲者交互；

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4. 后续每期讲座信息，会通过MICS微信公众号“医学图像计算青年研讨会”（扫描下方二维码关注MICS微信公众号）或MICS QQ群（群号：641894878）进行通知（注：申请加入MICS QQ群时需验证姓名、单位和身份，缺一不可；入群后，请实名，姓名身份单位；身份：学校及科研单位人员T，企业研发I，博士D，硕士M）。