为了促进人工智能和医学影像的互联互通,提升智能医学影像分析研究的国际影响力,同时为医学影像与人工智能两个领域的专家建立深度战略合作的平台,清华大学统计学研究中心携手广州柏视医疗科技有限公司,于2018年6月15日举办“智能医学影像分析研讨会”。会议由美国普渡大学统计系终身教授朱宇教授以及广州柏视医疗科技有限公司董事长、中山大学数据科学与计算机学院教授陆遥博士共同召集。70余位国内外医学影像和人工智能领域顶尖专家和企业代表出席了本次会议,对医学影像中应用人工智能的思想、方法和实践进行了深度交流,并探讨了行业趋势、典型案例,和技术动态。
哈佛大学统计系终身教授——刘军 致开幕词
广州柏视医疗科技有限公司董事长、中山大学数据科学与计算机学院教授—陆遥博士 特邀报告:医学影像智能分析及其应用
美国伊利诺理工大学副教授—Kenji Suzuki 特邀报告:Deep Learning-based AI in Medical Image Processing and Computer-aided Diagnosis
西门子医疗影像与知识业务科研合作经理—茅海萼 特邀报告:影像医学:结构化与精准化
美国康奈尔大学助理教授—王飞 特邀报告:图卷积网络在医学影像分析中的应用
北京大学副教授—董彬 特邀报告:“Deep Revolution” in Image Restoration and Beyond
美国圣母大学副教授—史弋宇 特邀报告:Quantization of Fully Convolutional Networks for Accurate Biomedical Image Segmentation
美国佐治亚大学教授—马平 特邀报告:Automatic cancer segmentation and detection with a novel machine learning algorithm
深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司总监—朱磊 特邀报告:迈瑞医疗超声智能化进展
清华大学副教授—孔令杰 特邀报告:Wavefront Engineering For High-speed Volumetric Imaging In Deep Tissue
中国科学院自动化所特聘研究员—谢启伟 特邀报告:脑微观重建研究
南开大学副教授—吴春林 特邀报告:A General Truncated Regularization Framework for Contrast-Preserving Variational Signal and Image Restoration: Motivation and Implementation
美国阿肯色大学副教授—吴敬先 特邀报告:Unsupervised Bayesian Learning of Cancer Detection with THz Imaging
专题讨论主持人朱宇教授
医学影像为医疗提供基础支撑,是临床最重要的诊断依据之一。由于医疗资源配置不均衡、培训的规范性及水平有待提高,基层影像诊断的误诊漏诊率偏高。人工智能技术的发展,尤其是深度学习等新技术在图像和文本分析等领域的融合应用,推动了医学人工智能的快速发展。相信通过本次分析研讨会,能促进人工智能通过和医学技术的结合,赋能影像医学及肿瘤诊疗,实现减少大量简单重复性劳动,辅助医生提升工作效率的现实意义。
与会人员合影