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研讨会:“CSIG Image Graphics China Tour”——进入电子科技大学

视图: 215 提交时间:2018-12-11 贡献者:张先实

一、活动简介

“CSIG Image Graphics China”是由中国图像图形学会推出的品牌活动,旨在促进图像和图形学科的普及,加强大学与研究机构之间的交流。自2017年4月以来,在中国各大学和研究机构成功举办了近20场活动,参赛人数超过3000人,受到业界的广泛赞誉。

本期“CSIG Image Graphics China Tour”活动进入电子科技大学,由生命科学与技术学院和教育部重点实验室组织。

二、活动安排

时间:2018年12月22日08: 30-12: 00

地点:电子科技大学沙河校区,二楼电子科技大学酒店多功能厅

日程

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三、参会报名

(1)点击以下链接进入微信H5传单,填写并提交注册表:

https://h.eqxiu.com/s/DXz9zdNP?eqrcode=1&share_level=2&from_user=c5067204-b5d8-4d01-b493-a8382aed3550&from_id=0d60fbd7-e755-4af4-a015-820a21fb8275&share_time=1544094927421&from=groupmessage& ; isappinstalled=0

(2)或者,通过短信将参与者信息(姓名,职务,单位,手机,电子邮件)发送给张先生(138-8090-1937)。

备注:由于场地容量有限,申请人数超过110后,将不再接受注册。

四、专家简介及报告摘要(按报告顺序排列)

1、李纯明,电子科技大学信息与通信工程学院教授,​​博士,电子科技大学 - 陆军军事医科大学联合数字医学实验室主任,东北大学兼职教授大学,国际数字医学学会会员,联合创始人。李春明在福建师范大学和复旦大学获得数学学士和硕士学位。之后他在康涅狄格大学学习并获得博士学位。在电气工程。他的主要研究领域包括算法研究和图像处理应用,计算机视觉和医学图像分析。在图像分割和水平集方法的研究中已经做出了几个重要的贡献。作为第一作者,已发表了几篇原创性研究论文。其中一篇关于水平集方法的论文自2005年以来已经出版。高达2500多次;另外两篇论文分别被引用超过1500次,并分别于2013年和2015年荣获IEEE信号处理学会最佳论文奖。作为第一作者,它是世界上唯一获此殊荣的人。学者。李春明曾担任CVPR,ICCV,MICCAI等国际顶级会议的审稿人或项目委员会成员,以及图像处理权威期刊IEEE TIP的副主编。

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报告题目:基于解剖知识的心脏磁共振图像分割方法

报告摘要:医学图像分割在许多基于图像的医学研究和临床实践中具有重要的应用。然而,由成像装置的限制引起的图像质量问题,例如低分辨率,低对比度等,使得医学图像分割仍然是具有挑战性的主题。仅依赖于图像信息的分割算法通常不能实现令人满意的分割结果。在图像外部使用尽可能多的信息有助于提高图像分割的性能。本报告介绍了基于解剖学知识的医学图像分割方法。对于磁共振心脏图像,我们提出了一种基于心脏左心室和右心室解剖几何的分割方法,并在分割模型中有效利用心脏的解剖结构来提高图像分割的准确性。

2、孙剑,西安交通大学数学与统计学院信息科学教授,西安交通大学应用数学博士,2009年。2016年入选国家基金委员会友谊项目。 2017年,他被选入青年人才支持计划。主要研究自然图像和医学图像处理与分析中的基本数学模型和算法。他曾在微软亚洲研究院(2005-2008),中佛罗里达大学(2009-2010),法国巴黎高等师范学院和法国国家信息与自动化研究所(2012年)担任博士后或访问学者。 -2014)。 2015年,他获得了中国工业与应用数学学会颁发的杰出青年学者奖。

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报告题目:模型驱动的深度学习方法在医学图像分析中的应用

报告摘要:经典的深度学习方法使用标准的深度神经网络作为数据驱动的目标任务学习的黑盒子。我们提出了一种模型驱动的深度学习方法,将基于领域知识和物理机制的传统“建模方法与数据驱动的”深度学习方法“相结合,构建模型驱动的深度学习方法。在本报告中,我们将介绍一些关于模型驱动的深度学习方法及其在医学图像分析中的应用的研究成果,包括统计模型驱动的深度学习方法,ADMM优化算法驱动的压缩感知MRI模型,以及基于非 - 医学图像生成的局部方法和多图谱分割深度学习方法。

3、赵地,中国科学院计算技术研究所副研究员。他拥有博士学位。在美国路易斯安那理工大学的计算机和应用数学专业。他曾在哥伦比亚大学医学中心和俄亥俄州立大学医学中心担任博士后研究员。 2015年,他带着中国科学院“澳门皇冠赌场”回归中国。目前,他是北京自然科学基金重点项目的主持人,并参与了国家重点研发项目和北京市科学技术委员会的“脑科学研究”。他在“深度学习和医学图像分析”方面拥有丰富的研究经验,发表了27篇学术期刊论文和几篇学术会议论文,并为学术会议制作了数百份邀请报告。出版1本书,翻译1本书。作为AMGP杂志编委,他是中国医疗器械行业协会医学人工智能委员会委员,中国医疗器械协会超声波设备技术分会数据与人工智能委员会副主席,中国人工智能产业创新联盟专家委员会委员。中国医疗器械协会智能装备技术分会第一名。

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报告题目:深度学习和医学图像大数据分析

报告摘要:医学大数据主要包括电子病历数据,医学图像数据,遗传信息数据等。其中,医学图像数据占此阶段绝大多数医学数据。如何将医学大数据应用于临床实践?这是医学和计算机研究人员关注的问题,智能成像和深度学习提供了一个很好的答案。本报告结合医学图像大数据分析的最新研究进展和该组在医学图像大数据分析领域的工作,特别是阿尔茨海默病的核磁共振早期诊断,并介绍了智能成像和深度学习。医学大数据分析及其在早期疾病诊断领域的应用。

4、何晖光,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学系主任,邮政教授,福建省教授汉江学者“。中国科学院青年创新促进会优秀成员,中国科学院脑科学与智能技术卓越中心成员。 CSIG视觉大数据特别委员会和机器视觉委员会常务委员会,CCF计算机视觉委员会,IEEE高级会员,CCF高级会员。 2002年,他获得了中国科学院自动化研究博士学位,并于同年工作。 2003-2004 2008年1月至3月,美国罗彻斯特大学放射学系博士后研究,加拿大滑铁卢大学高级研究学者,北卡罗来纳大学教堂山分校客座教授,2014.10 -2015.4。何惠光博士主持了国家自然科学基金(包括国家自然科学基金重点项目),重点研发项目,863计划等重大项目。获国家科技进步二等奖(分别排名第二和第三),北京市科技进步奖,教育部科技进步一等奖(排名第三),荣获第一届优秀博士论文奖中国科学院,北京科技之星,中国科学院“陆家溪青年人才奖”等科研领域有脑科学,人工智能,医学图像处理,脑机界面等。该研究的结果在NeuroImage,人脑映射,IEEE TNNLS,模式识别,MICCAI中。在核心期刊和相关领域的国际主流会议上发表了120多篇文章。

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报告题目:从神经影像计算和分析到视觉信息编码和解码

报告摘要:本报告将首先介绍研究团队在医学图像分析方面的工作,包括使用多模态图像分析分析青光眼的大脑结构和功能变化。然后介绍视觉信息编码和解码的工作。视觉信息编码和解码是建立视觉系统与外部视觉刺激信息之间的映射模型的计算方法,探索脑视觉信息处理的过程和机制。它的研究不仅有助于探索视觉处理机制,还有助于促进计算机视觉。大脑研究。我们提出了一种多视图贝叶斯深度生成模型,它可以重建fMRI信号所看到的图像。公共数据集已经实现了最佳解码结果,该数据集由IEEE神经网络和学习系统交易所接收,并由麻省理工学院技术评论标题报告。

五、执行主席

李永杰教授,教授,博士。生物医学工程系主任,生物医学工程系,神经信息学教育重点实验室,神经信息创新与情报基地(“111基地”),电子科技大学生命科学与技术系科学技术系中国联合研究中心的固定成员和视觉计算与大脑智能的负责人。他是中国自动化学会生物控制理论和生物医学工程委员会主席,中国电子生物医学电子学会副会长,CSIG视觉认知与计算委员会主席。 IEEE高级会员。他在国际主流期刊和重要会议上发表了近100篇研究论文,包括IEEE Trans on PAMI/IP/ITS/BME,NeuroImage和其他国际会议,如ICCV/CVPR/ECCV。申请近30项中国发明专利(已授权20多项)。他的主要研究兴趣是生物视觉的计算理论,模型及其在智能图像处理中的应用(包括自然图像,医学图像等)。

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