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【学术报告】基于知识的数学建模与数据驱动的医学图像分割方法
发布时间: 2019年12月23日 00时03分  作者:本站编辑   来源:本站原创   浏览次数:


报告题目:基于知识的数学建模与数据驱动的医学图像分割方法
报告时间:20191226号(星期四)下午1400-1520
报告地点:第八教学楼510
主讲嘉宾:李纯明 教授
主办单位:人工智能学院
报告人简介:
   
李纯明博士现任电子科技大学信息与通信工程学院教授、博导,电子科技大学-陆军军医大学联合数字医学实验室主任,东北大学兼职教授,国际数字医学学会委员、共同创办人。李纯明在福建师范大学和复旦大学获得数学专业学士与硕士学位,后留学美国康涅狄格大学,获得电子工程博士学位。李纯明博士主要研究领域包括图像处理、计算机视觉和医学影像分析的算法研究与应用。在图像分割和水平集方法的研究中做出了若干重要的贡献,以第一作者身份发表了多篇原创性的研究论文,包括五篇他引次数超过1000次的论文,其中一篇关于水平集方法的论文于2005年发表至今已经被引用高达2600多次;另外两篇论文单篇他引次数均超过1600次,分别荣获20132015IEEE信号处理学会最佳论文奖,是国际上唯一的两次以第一作者身份获得该奖的学者。李纯明担任CVPRICCVMICCAI等国际顶级会议的审稿人或程序委员会委员和图像处理顶级期刊IEEE TIPAssociate Editor
报告摘要:
   
近年来,数据驱动的深度学习方法被广泛应用于医学图像分割,但领域知识难以融入到学习算法中。基于知识的数学模型能够把各种知识,包括解剖学知识和成像的物理知识,融入到图像分割的数学模型与算法中,从而提高算法的性能。本报告分别介绍这两类方法及其优缺点,并探讨把二者结合的方案。