一、个人简介

西北工业大学计算机学院博导、长聘教授，研究方向为医学影像智能计算，近3年在IEEE-TPAMI/TMI/TIP/JBHI、MedIA、NeurIPS、CVPR、IJCAI、MICCAI等本领域顶级期刊/会议发表学术论文40余篇，论文被引用7000余次（Google Scholar），先后在ISBI 2019 C-NMC、PROMISE12、BraTS2020/2021、MyoPS 2020、COVID-19 2020、KiTS21等国际学科竞赛中名列前茅；担任中国体视学学会理事、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等，先后担任MICCAI 2019地区主席和IBSI 2017/MICCAI 2020分会主席等。

二、报告内容

题目：医学影像智能计算：进展与挑战

摘要：近年来，以深度学习为代表的人工智能技术得到了迅速发展，在包括医学影像分析在内的诸多领域得到了成功应用，甚至在某些应用中达到或超越了人类专家的认知水平。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，对于医学影像分析而言，由于数据获取和标注的困难，图像质量与标注质量也时常参差不齐，这给医学影像AI技术的落地带来很大困难。本报告将围绕医学影像AI落地面临的技术挑战，从数据缺失、图像质量差异、标注噪声和AI安全这几个方面，介绍报告人课题组开展的相关研究和经验体会，并探讨医学图像AI的机遇与挑战。