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唐晓颖研究员学术报告
上传时间:2022-06-16 浏览次数:62

报告题目:Data-Efficient Ophthalmic Medical Image Analysis

报告人:唐晓颖 副研究员 南方科技大学

报告时间:2022622日 上午10:00-11:00

报告地点:十教410会议室


报告摘要:Medical AI has achieved performance comparable to that of experts in many applications. However, these achievements rely heavily on a large number of expert annotations. Manual annotation is tedious, labor-intensive, and time-consuming; and a large number of unlabeled data have not been fully and effectively explored under the paradigm. Therefore, it is necessary to study data-efficient medical image analysis (MIA) algorithms. In this talk, we will share some of our solutions for ophthalmic MIA: (1) A unified vision transformer architecture (named Uni4Eye) based on masked image modeling paradigm for self-supervised pretraining; (2) A lesion-based contrastive learning paradigm for data-efficient diabetic retinopathy (DR) grading; (3) A one-shot anomaly detection framework (named LesionPaste) for DR anomaly detection.


唐晓颖,约翰霍普金斯大学博士,南方科技大学副研究员、博士生导师;深圳市海外高层次引进人才;卡内基梅隆大学电气与计算机工程系客座教授;约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系客座教授;科技部重点研发计划课题负责人;国家自然科学基金面上项目及青年项目负责人;深圳市优秀青年基础研究项目负责人;深圳市基础研究面上项目负责人;MICCAI领域主席、分会场主席、本地主席;IEEE高级会员;主要研究方向为医学图像分析、模式识别、医学AI等。


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