AI 医学影像的现状、机遇与挑战
怎样才能让人工智能更好地解决医学影像分析难题?
开课时间:2017/11/29 20:00 预计时长:60分钟左右
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课程介绍

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分享内容

1、我为什么选择医学影像这条路?
2、重新审视AI这个工具:我眼中的人工智能与机器学习;
3、当前AI医学影像技术的真实现状;
4、实战案例详解:人工智能肺结节检测与良恶性诊断;
5、经验分享:错误、弯路、失败、技巧、解决方法;
6、致AI医学影像领域的工作者:我们应具备哪些素质与技术;
7、未来AI医学影像的机遇与突破点。

 

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王立威,北京大学信息科学技术学院教授。

王立威教授在机器学习领域发表论文100余篇,2011年入选人工智能重要国际奖项AI's 10 to Watch,是亚洲首位获得该奖项的学者。2012年获得首届国家自然科学基金优秀青年基金;担任国际人工智能权威会议NIPS,IJCAI领域主席;中国计算机学会人工智能与模式识别专委会常委。

王立威教授在医学影像分析,尤其是肺部CT图像分析上有着深厚的研究基础和丰富的研究经验,指导的学生团队曾参与Kaggle Data Science Bowl 2017肺癌预测大赛,于全球1972支队伍中获得第4名;

在LUNA肺结节检测挑战赛,在肺结节检测和假阳性削减两项任务中均取得第1名并保持到2017年7月,相关文章发表在医学图像计算顶级会议MICCAI 2017。

在今年10月份结束的天池医疗AI大赛中,王立威老师再次带领团队从2887支队伍中脱颖,获得了决赛冠军。

近些年,王立威教授也与北京大学的多个附属医院共同研究医疗人工智能项目,并取得了一系列优秀成果。

 

 

 

适合人群
  • 企业:医疗人工智能从业者与创业者
  • 高校:计算机视觉、图像处理与医学影像研究背景的教授、研究员;欲从事医学影像分析的学生
  • 医院:影像科/放射科/病理科主任医师、信息中心主任
  • 监管:CFDA等医疗相关监管机构的从业者