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CCF-CV走进高校报告会:智能医学影像和计算机视觉前沿技术与应用

2020年6月21日上午8:30至12:30,由中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)主办,河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室、电气工程学院承办的第88期CCF-CV走进高校系列报告会之“智能医学影像和计算机视觉前沿技术与应用”将在哔哩哔哩平台进行线上直播(直播链接:)。本期报告会特邀厦门大学纪荣嵘教授、中国科学院自动化研究所赫然研究员、北京航空航天大学徐迈教授、清华大学高跃教授、上海大学施俊教授5位专家学者做报告。由河北工业大学刘晓明教授、徐桂芝教授、许铮铧教授担任本次报告会的执行主席。

 

本次报告会具体程序为:

8:30 报告会开始 (主持人:许铮铧 教授)

8:30–8:35 开场致词 刘晓明 教授

8:35-9:10

特邀讲者:纪荣嵘 博士,厦门大学教授

报告题目:紧致化计算机视觉系统

9:10-9:45

特邀讲者:赫然 博士,中国科学院自动化研究所研究员

报告题目:视觉数据生成和鉴别

9:45-10:20

特邀讲者:徐迈 博士,北京航空航天大学教授

报告题目:基于深度学习的青光眼自动检测

10:20-10:55

特邀讲者:高跃 博士,清华大学长聘副教授

报告题目:超图学习及应用

10:55-11:30

特邀讲者:施俊 博士,上海大学教授

报告题目:面向医学影像小样本的计算机辅助诊断:从单模态到多模态影像研究

11:30-12:25 圆桌讨论(主持人:徐桂芝 教授)

12:25-12:30 总结:徐桂芝 教授

 

执行主席:

刘晓明 博士,河北工业大学电气工程学院院长、省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室常务副主任、教授

徐桂芝 博士,河北工业大学生物医学与健康工程研究院院长、天津市生物电工与智能健康重点实验室主任、教授

许铮铧 博士,河北工业大学电气工程学院教授

 

讲者/报告信息如下所示:

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特邀讲者 纪荣嵘

厦门大学教授,国家优秀青年科学基金获得者,国家万人计划青年拔尖人才,厦门大学信息学院人工智能系博士生导师,媒体分析与计算实验室主任。主要研究方向为计算机视觉、多媒体技术和机器学习。曾获得2007年微软学者奖、2011年ACM Multimedia最佳论文奖、2015年省自然科学二等奖,2016年教育部技术发明一等奖等奖项。现担任Neurocomputing、Multimedia Tools and Applications、The Visual Computer、Frontiers of Computer Science等国际期刊的副编辑,多个国际期刊客座编辑、多个国际会议本地/专题/领域主席、40余个国际会议的程序委员会委员等。同时,还担任IEEE高级会员、ACM高级会员、中国计算机学会会员、中国计算机学会计算机视觉专业组委员、中国计算机学会多媒体技术专委会委员、中国图形图像学会青工委委员、YOCSEF厦门分论坛侯任主席、福建省人工智能学会常务理事。至今在国际期刊PAMI、IJCV、TIP和国际会议CVPR、ICCV、IJCAI、AAAI、ACM Multimedia等上发表论文70余篇,谷歌学术引用8200余次。

报告摘要:报告主要探索视觉大数据搜索识别系统中的紧凑性问题,将覆盖纪荣嵘教授研究组近两年来在面向视觉终端应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。在视觉特征紧凑表示方面,将介绍通过引入大规模无监督排序信息,学习排序敏感的哈希码,以保持原始高维特征空间中的检索信息。在深度网络压缩方面,将介绍面向特定任务(人脸和视觉场景解析)的深度网络级联压缩模型(串行低秩矩阵分解技术)与加速模型(结构化稀疏约束剪枝技术)。报告并将介绍上述研究在腾讯\滴滴\华为等视觉产品中的实际应用。

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特邀讲者 赫然

博士,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心年轻骨干。2001、2004年于大连理工大学获计算机科学学士和硕士;2009年于中国科学院自动化研究所,获模式识别与智能系统工学博士。2010年至今,在模式识别国家重点实验室任助理研究员、副研究员、项目研究员、研究员。从事模式识别应用基础理论研究,并应用到生物特征识别和人工智能安全。近期主要聚焦在生成式深度学习以及图像生成中遇到的瓶颈问题,展开图像模式分析基础理论研究。出版信息理论学习专著1部;在IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TNNLS、TKDE、IJCV等权威国际期刊以及NIPS、ICCV、CVPR、IJCAI、AAAI等权威国际会议发表论文150篇,研究工作获得国家自然科学基金优秀青年科学基金、北京自然科学基金杰出青年科学基金和中科院青年促进会优秀会员资助。

报告摘要:生成对抗网络是深度学习的主要组成部分,是机器学习和计算机视觉等领域的重要研究内容之一。它起源于视觉数据的生成,进而被广泛应用于人工智能的各个领域。视觉数据生成是对抗生成网络的主要应用之一,通过对图像的内容进行重组,进而创造出从内容或表观上完全不同的图像。通过生成新的图像,不但可以提高原有图像的质量,同时还可以为识别分析算法提供大量的训练数据。本报告将在对抗生成网络理论和方法介绍的基础上,结合实际商业应用,介绍我们近期开展的视觉数据生成和真伪鉴别方法,报告内容涉及生成对抗网络、深度鉴别网络和人脸图像旋转、人脸超分、表情生成等相关方向。

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特邀讲者 徐迈

北京航空航天大学电子信息工程学院教授、博士生导师、教育部青年长江学者、IEEE高级会员、中国电子学会高级会员、微软亚洲研究院客座研究员。近年来,一直从事视频压缩与传输、图像处理方面的研究。2015年获ICCV(CCF A 类会议)青年学者奖、2017年获人工智能学会技术发明一等奖、2018年获教育部科技进步一等奖。近五年,在IEEE TPAMI、TMI、JSAC、JSTSP、TIP等国际顶级期刊及CVPR、ICCV、ECCV、MICCAI、ACM MM、AAAI、DCC等顶级会议上发表学术论文100余篇(均为SCI/EI检索,IEEE期刊论文40余篇),入选ESI高被引论文及热点论文,获IEEE国际会议最佳论文奖3次,会议最佳论文提名1项。2013年入选北京航空航天大学“卓越百人”青年人才引进计划、2014年入选微软亚洲研究院“青年教师铸星”计划、2016年获教育部霍英东青年基金资助、2018年获中国电子学会优秀科技工作者荣誉、2019年获国家自然科学基金委优青青年基金资助。

报告摘要:深度学习的发展给医疗图像处理领域带来了新的机遇,特别是在眼科学领域,近年来涌现了一些基于深度学习的自动眼科疾病检测算法,旨在实现计算机辅助诊断,同时为大规模眼科疾病的筛查工作提供了可能。然而现有的基于眼底图像的眼科疾病检测工作主要面临了两个问题:(1)缺乏大规模有标注的开源数据库以进行模型的训练及测试;(2)眼底图像中存在大量冗余信息,影响网络自动学习的有效性。报告内容将重点介绍基于注意力机制的卷积神经网络,可实现高准确率的青光眼检测任务,同时将进一步介绍基于长短时记忆网络的青光眼预测模型,利用当前及历史数据预测未来疾病的发展趋势,实现疾病的早期发现与治疗。报告内容将同时介绍用于青光眼检测及预测的大规模眼底图像数据库,可用于训练基于神经网络的眼底图像分类、检测及预测模型。

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特邀讲者 高跃

清华大学长聘副教授、博士生导师。主要研究领域为立体视觉及脑科学,在IEEE TPAMI、HBM、MICCAI、CVPR等国际期刊及会议发表论文100余篇,论文引用5000余次,由Elsevier出版视觉计算英文专著两部,2018年及2019年入选科睿唯安高被引科学家。担任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network、IEEE Signal Processing LetterJournal of Visual Communication and Image Representation等多个国际期刊编委。

报告摘要:本报告主要介绍超图学习的理论及应用。超图是一种广义的图结构,因其具有较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。针对这一技术及其在多领域中的应用,本报告首先介绍基于超图的学习方法的基本内容,接下来介绍超图结构的多种建模及动态结构优化方法。第三部分介绍超图神经网络模型和动态超图神经网络模型。最后一部分主要介绍了超图学习在医学诊断等领域的应用。

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特邀讲者 施俊

上海大学通信与信息工程学院,教授,博导,电子信息工程系主任;上海先进通信与数据科学研究院,执委。中国科学技术大学电子工程与信息科学系本硕博连读,美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者,香港理工大学短期访问学者。主要研究医学超声影像智能分析、医学影像分析。主持了国家自然科学基金面上基金项目、青年基金项目等国家级项目,合作主持国家自然科学基金重大科研仪器研制项目、国家自然科学基金重点项目,以及主持上海市自然科学基金项目、科委、教委项目等多项项目。已发表SCI论文五十篇,包括高被引论文1篇,授权专利2项,软件著作权1项。为中国医学装备协会超声装备分会常务委员、中国信息协会医疗卫生和健康产业分会医学人工智能学组常务委员、中国影像AI产学研用创新联盟理事、上海图象图形学学会医学影像专委会副主任等。

报告摘要:随着人工智能技术的飞速发展,基于医学影像的智能分析、诊断已经成为学术和工业界的热点。然而,由于医学影像数据标注的专业性要求高、数据采集耗时长、以及隐私保护等因素,基于医学影像的CAD研究通常面临着小样本问题。本报告主要针对小样本医学影像数据,结合深度学习与影像组学方法,介绍本团队在以下三个方面的工作:(1)基于单模态医学影像的CAD;(2)基于多模态融合的医学影像CAD;(3)基于迁移学习的医学影像CAD。

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执行主席 刘晓明

河北工业大学电气工程学院院长、省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室常务副主任、教育部新世纪优秀人才、国务院政府特殊津贴获得者、天津市特聘教授、辽宁省特聘教授、辽宁省百千万人才工程百人层次人选、辽宁省教育厅优秀人才;中国电工技术学会理事,天津市电机工程学会理事长、辽宁省电工技术学会副理事长、中国电工技术学会理论电工专业委员会委员、中国电器专业标准化技术委员会委员、中国机械工业教育协会高电压与绝缘技术分委员会委员。曾任第十届、第十一届辽宁省政协委员、辽宁省政协教科卫体委员会委员,辽宁省妇联第九届执委,辽宁省党外知识分子联谊会常务理事,沈阳工业学党外知识分子联谊会会长,辽宁省普通高校电气类专业教学指导委员会委员。曾荣获全国三八红旗手、辽宁省优秀科技工作者、辽宁省青年科技奖、辽宁省三八红旗手等荣誉称号和沈阳市五一劳动奖章。公开发表学术论文百余篇,其中SCI、EI检索50余篇;发明专利授权12项,使用新型专利授权22项,软件著作权2项。作为项目负责人承担及主要参与6项国家自然科学基金项目(其中重点基金2项,面上基金4项)、省部市级及企业委托课题20余项。作为成果负责人获辽宁省、中国机械工业联合会和中国电工技术学会科技进步二等奖6项、3等奖2项。

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执行主席 徐桂芝

教授,博士生导师,曾任河北工业大学电气工程学院院长兼省部共建国家重点实验室常务副主任,现任河北工业大学生物医学与健康工程研究院院长,国务院政府特殊津贴获得者,河北省省管优秀专家,河北省教学名师,天津市劳动模范、三八红旗手,中国电工技术学会生物电工专业委员会主任委员,教育部生物医学工程类教学指导委员会委员,河北省生物医学工程副理事长,河北省数理医学学会副理事长,中国工程院中国信息工程科技发展战略研究中心委员会特聘专家,中国生物医学工程神经医学分会委员,中国电工技术学会电工理论与新技术专委会委员,中国电子学会生命电子学会委员。先后赴美国匹兹堡大学、马里兰大学、约翰霍普金斯大学、英国伦敦大学学院、香港理工大学做访问学者。主持包括国家自然科学基金重点项目在内的国家及省部级项目20余项,获河北省科学技术突出贡献奖1项,其它省级科技奖励4项,省级优秀教学成果奖4项,出版学术专著3部,发表高水平学术论文120余篇。 

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执行主席 许铮铧

河北工业大学电气工程学院教授、博士生导师、河北省青年海外高层次人才、河北工业大学“元光学者”、英国牛津大学计算机系博士、博士后、客座研究员、外聘博士生导师、厦门大学数据挖掘研究中心客座教授。主要从事智能医疗与健康大数据、智能医学影像分析、推荐系统、强化学习等方面研究。发表论文20余篇,包括CCF-A/B类顶会论文12篇,主持国家自然科学基金项目1项、省部级项目2项,担任IJCAI、AAAI、ECAI等国际顶级人工智能会议程序委员会委员和分会主席,及多个SCI期刊审稿人。

 

活动报名

参加人员:医学影像与计算机视觉领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者。

报名方式:感兴趣者欢迎加入:

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3.观看直播时可以通过发送弹幕或在直播讨论群中进行提问、互动。也可提前在直播讨论群中提出感兴趣的问题,经筛选后在直播中统一进行回答。

4.直播间将于2020年6月21日8:00开放,欢迎大家前来观看。