[#20-05] MICS在线学术讲座:刘日升

嘉宾刘日升(大连理工)
时间2020年04月14日(星期二) 晚上20:00(北京时间)
题目优化观点下的深度学习及其在医学影像领域中的应用
主持王洪凯(大连理工大学)

报告摘要

近年来,结合领域知识的深度学习方法受到越来越多机器学习、计算机视觉和医学影像领域学者的关注和重视。本次报告重点汇报我们在最优化观点下探索嵌入领域知识的深度学习方法及其在医学影像领域中的应用研究成果,涉及到基于优化展开的深度网络设计和传播过程分析,基于双层优化的深度模型超参数训练,以及如何将相关技术应用到CS-MRI和医学影像配准等医学影像分析问题中。

1.  Learning to Diffuse: A New Perspective to Design PDEs for Visual Analysis.

Risheng Liu*, Guangyu Zhong, Junjie Cao, Zhouchen Lin, Shiguang Shan, and Zhongxuan Luo

IEEE TPAMI (CCF-A).

2.  On the Convergence of Learning-based Iterative Methods for Nonconvex Inverse Problems.

Risheng Liu*, Shichao Cheng, Yi He, Xin Fan, Zhouchen Lin, Zhongxuan Luo

IEEE TPAMI (CCF-A)

3.  Learning Aggregated Transmission Propagation Networks for Haze Removal and Beyond.

Risheng Liu*, Xin Fan, Minjun Hou, Zhiying Jiang, Zhongxuan Luo, Lei Zhang

IEEE TNNLS (CCF-B)

4.  Learning Converged Propagations with Deep Prior Ensemble for Image Enhancement.

Risheng Liu*, Long Ma, Yiyang Wang, Lei Zhang

IEEE TIP (CCF-A)

5.  Deep Proximal Unrolling: Algorithmic Framework, Convergence Analysis and Applications.

Risheng Liu*, Shichao Cheng, Long Ma, Xin Fan and Zhongxuan Luo

IEEE TIP (CCF-A)

6.  Knowledge-driven Deep Unrolling for Robust Image Layer Separation.

Risheng Liu*, Zhiying Jiang, Xin Fan, Zhongxuan Luo

IEEE TNNLS (CCF-B)

7.  Proximal Alternating Direction Networks: A Globally Converged Deep Unrolling Framework.

Risheng Liu*, Xin Fan, Shichao Cheng, Xiangyu Wang and Zhongxuan Luo

AAAI (CCF-A)

8.  A Theoretically Guaranteed Deep Optimization Framework for Robust Compressive Sensing MRI.

Risheng Liu*, Yuxi Zhang, Shichao Cheng,Xin Fan,Zhongxuan Luo

AAAI (CCF-A)

9.  Coupling Principled Refinement with Bi-Directional Deep Estimation for Robust Deformable 3d Medical Image Registration.

Yuxi Zhang, Risheng Liu, Zi Li, Zhu Liu, Xin Fan, Zhongxuan Luo.

ISBI 2020.

嘉宾简介

刘日升,教授(破格),博导,大连理工大学几何计算与智能媒体技术研究所所长。主要研究方向为机器学习、优化方法、计算机视觉等,发表CCF/CAA推荐期刊和会议论文70余篇,其中A类30余篇。成果获得教育部自然科学二等奖1项,辽宁省自然科学二等奖1项,多媒体旗舰会议ICME Best Student Paper奖2篇(2014、2015连续两届),ICME 2017 Best Paper Finalist奖2篇(TOP 3%),图像处理知名会议ICIP 2015 TOP 10% Paper奖1篇,VALSE 2018最受关注Poster奖1篇。担任Journal of Electronic Imaging资深编委(Senior Editor),The Visual Computer和IET Image Processing编委,ICPR和ACCV领域主席(Area Chair),AAAI和IJCAI高级程序委员(Senior PC),CV/ML领域全部CCF推荐A类会议(NIPS、ICML、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、ACM MM等)程序委员(PC),VALSE高级领域主席(Senior AC)。获得国家“优秀青年科学基金”,辽宁省兴辽英才计划“青年拔尖人才”,辽宁省“百千万人才工程”(千层次),香港-内地“香江学者”等。

特别感谢本次Webinar主要组织者:

王洪凯(大连理工大学)


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/1124654(注:该链接为4月14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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3. 活动过程中,请不要说无关话语,以免影响活动正常进行;活动过程中,如出现听不到或看不到视频等问题,建议退出再重新进入,一般都能解决问题;建议通过速度较快的网络参加活动,优先采用有线网络连接;

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:926316770)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)

“医学图像计算青年研讨会”微信公众号

MICS在线学术讲座的模式和组织方式借鉴了很多VALSE的经验,从VALSE得到了很多的启发,在此对VALSE组委会表示衷心的感谢,也祝愿MICS和VALSE越办越好!

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