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基于注意力机制的深度学习算法实现对新冠肺炎图像分类与诊断
[数学科学学院]  [手机版本]  [扫描分享]  发布时间:2022年11月16日
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报告题目:基于注意力机制的深度学习算法实现对新冠肺炎图像分类与诊断
报 告 人:袁建军(西南大学)
报告时间:2022年11月18日(星期五)上午8:30-9:30
报告方式:腾讯会议,会议号:969 297 767
 
报告摘要:新冠肺炎的爆发严重危及人们的生命安全,给全球的医疗系统也带来巨大压力。在这次抗疫中,主要挑战是缺乏快速高效的检测方法。基于深度学习的AI诊断技术可以自动检测新冠患者胸部X射线图像,这样可以提高医生诊断的效率和准确性。然而,AI诊断技术需要大量的标注,对医疗系统来说,是具有很大的压力,也是一件非常困难的事。为了缓解此问题,我们考虑了基于注意力机制的深度学习网络,它可以提供快速准确的诊断,经过实验证明,获得了优越的性能,减少了训练参数,并且不需要大量的训练样本。
 
专家简介:袁建军,博士(后),副教授/硕士导师,曾任西南大学人工智能学院数据科学系主任,新西兰国家工业研究所访问学者。目前担任北京市自然科学基金通讯评审专家、中国图像学会委员,重庆经信委专家,江北区大数据局专家,中国应用数学学会会员。研究方向:深度学习、数据分析与挖掘、图像处理,机器学习等。主持或承担国家级或重庆市级项目、横向项目10余项;在IEEE TMI(国际Top期刊,影响因子12)、IEEE TNNLS(国际Top期刊,影响因子14)、ICML2022(著名国际机器学习会议)等国内外著名学术刊物上发表论文30余篇,申请专利1项,主编《机器学习》教材1部,指导本科生和研究生参加建模和创新创业比赛多次荣获国家一、二等奖,曾荣获重庆赛区优秀指导教练荣誉称号,荣获西南大学优秀教师荣誉称号,目前担任多个国际SCI知名期刊审稿人。


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编辑:数学科学学院