IPMED 2020 symposium简报

2020-05-15

5月14日

刘江:就Imed发展历程总结出一个起源,两个基地,三个联合实验室,四个研究方向,五个研究团队,六字文化,在此基础上指出了IMED目前的局限性并铺开了团队未来研究发展布局,启发每位成员群策群力如何以“科学化”思维发展团队。

杨建龙:介绍了深度学习在OCT计算成像中的应用,提出将先进的数字计算算法与简单的成像设备相结合,在保证成像质量的同时,降低成像设备的价格并提高设备的灵活性。

程显刚:介绍了工业化AI模型自动部署,知识管理,代码管理等内容,分享自己在公司的团队管理经验以及最佳实践。

陈林:讲述了数据有效性学习问题,并从少样本学习、先验知识、Bag of tricks和知识蒸馏等方法提出了解决思路。另外为大家参加数据竞赛提供了思路和策略。

郑云:郑老师报告中简单介绍了基因测序技术的发展,说明了RNA测序技术较DNA测序的优势。并且郑老师还在报告中介绍了3D培养胚胎实验在分析胚胎发育方面的成果。最后简单向我们解释新冠肺炎疫情中RNA测序起到的作用,让我们在对基因技术方面拓宽了眼界。

许言午:讲述了人工智能产品落地存在的问题与挑战,不同领域对于事情会有不同的理解,找清楚自己的需求。对团队的成员毕业或者出山后的出路提供了思路与参考。

张立宁:讲述了不确定性和主动机器学习的原理及应用,并通过有关研究说明不确定性和主动机器学习在解决标记数据不足问题的潜力,给大家提供一种新的思路。

刘慧颖:讲述了利用深度多实例学习方法检测早期老年性黄斑病变,并从早期老年性黄斑病变病理角度、眼底彩图和多实例学习来说明,为今后如何在高分辨医学图像上检测微小病灶提供了解决方案。

付华柱:对现有眼底彩照质量存在的问题进行了分析,并提出了通过图像评估和图像增强的方法提高图像质量。另外为团队以后的发展提供了新的思路。

赵一天:介绍了iMED宁波团队过去一年的科研和项目成果,并对现阶段宁波团队的人员组成、重点项目申请、眼科多模态图像分析相关科研方向和成果做出了总结。

深圳市人民医院王浩博士:在汇报中对脑血管动脉瘤临床诊疗的现状进行了介绍,并提出了DSA等医学影像结合人工智能技术辅助诊断和评估脑血管病变风险和引导手术的设想,为后续合作研究工作提供了重要思路。