报告人：施俊
报告题目：提升单模态影像CAD性能的深度学习方法研究
报告时间：2024年11月13日（周三）上午9:30
报告地点：立功楼8阶梯教室
报告摘要：随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的医学影像成像技术、面向不同模态影像的智能分析、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，医学影像分析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，以深度学习为核心技术，介绍本团队在弱监督学习、自监督学习、特权信息学习方面的研究进展，应用于不同影像模态的疾病辅助诊断。
报告人简介：施俊，上海大学通信与信息工程学院，副院长、教授、博导。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。主要研究医学超声智能分析、医学影像分析、医学成像方法。主持了国家自然科学基金等国家级项目，作为合作单位负责人参与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，以及主持上海市科委、教委等项目。已发表国际期刊和会议论文100余篇，授权专利5项，获批软件著作权2项，荣获2022年“IEEE EMBS Best Paper Award”。获2023年“产学研合作创新成果奖”一等奖（排名第二）、2022年“上海医学科技奖”二等奖（排名第二）。曾任MICS委员会轮值主席，现任上海生物医学工程学会人工智能专委会副主任委员、上海市超声医学工程学会专委会副主任委员、中国影像AI产学研用创新联盟理事、《中国图象图形学报》编委等。连续入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单。
