报告内容简介: AI技术已广泛应用于医学图像诊断领域。本报告首先介绍了基于深度卷积网络的染色体分类方法,提出了变焦距网络的流程图,包括全局尺度和局部尺度的特征学习、基于融合特征的分类。然后,介绍了胸部CT图像分析的分割方法,提出了使用卷积神经网络进行精确气道分割的体素连通性感知方法。 报告人简介: 杨杰,上海交通大学教授,博士生导师,现任上海交通大学图像处理与模式识别研究所所长,“模式识别与智能系统”国家重点学科负责人。已承担国家自然基金项目8项、国家863计划项目4项,国际合作项目6项,入选教育部“跨世纪优秀人才培养计划”、上海市 “曙光优秀学者”。主要从事图像处理、模式识别、数据挖掘和人工智能方面的研究,在国际学术期刊和会议上发表了500多篇,谷歌引用量超过19000,H-index 65,曾担任10多个国际会议的主席和主旨发言人,6个期刊编委。获教育部、国家和上海市科研成果奖6项,指导3篇博士论文被评为“全国最佳博士论文”。
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