| 嘉宾 | 夏勇（西北工业大学） |
| 时间 | 2020年06月02日（星期二） 晚上20：00（北京时间） |
| 题目 | 医学影像小数据深度学习 |
| 主持 | 雷柏英（深圳大学） |
报告摘要
近年来，深度学习技术得到了迅速发展和广泛应用，尤其在图像分类、人脸识别、语音识别、机器翻译、自然语言理解和棋牌游戏等领域取得了巨大的成功，甚至在某些方面超越了人类的认知水平。深度学习的成功，不仅得益于它使用统一的模型实现对数据的分布式表征和决策分析，从而避免了对经验的过度依赖，更得益于它可以使用庞大的训练数据集进行学习。但是，对于医学图像分析而言，由于医学影像数据获取和标注的困难，可以用于训练模型的数据集往往都比较有限。本报告将以MR图像、CT图像、视网膜图像、皮肤镜图像和病理图像分析为例，介绍报告人在应用深度学习技术进行医学影像小数据分析的经验和体会，并探讨在医学图像小数据上进行深度学习研究所面临的机遇与挑战。
嘉宾简介
夏勇，西北工业大学教授、博导，分别于2001、2004和2007年从西北工业大学计算机学院获得学士、硕士和博士学位；2007年初赴悉尼大学计算机学院生物医学与多媒体技术（BMIT）实验室从事博士后研究，2013年入选国家级青年海外人才计划，并于同年底回到西北工业大学计算机学院工作，现担任西北工业大学脑科学与类脑研究中心副主任、中国图象图形学学会视觉大数据专委会常委、中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会人工智能学组副组长、MICS指导委员会委员和VALSE执行领域主席委员会委员；研究方向为医学影像处理、分析与学习，发表学术论文140余篇，先后在ISBI 2019 C-NMC、LiTS 2017和PROMISE12等国际学科竞赛中排名第一；并先后担任医学影像分析领域顶级会议MICCAI 2019地区主席和ISBI 2017分会主席等。
个人主页：https://teacher.nwpu.edu.cn/yongxia.html
特别感谢本次Webinar主要组织者：
雷柏英（深圳大学）
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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！
