Asoke K. Nandi教授做客我?！扒把乜茖W(xué)報告”

4月26日下午，應科技處、前沿院與電子信息與人工智能學(xué)院邀請，Asoke K.Nandi教授做客我?！扒把乜茖W(xué)報告”，作了題為“Light-weight Networks for Abdominal Image Segmentation”的學(xué)術(shù)報告。本次報告舉行地點(diǎn)為實(shí)驗樓2B-211報告廳，由電智學(xué)院副院長(cháng)雷濤主持，學(xué)院相關(guān)專(zhuān)業(yè)教師和研究生聆聽(tīng)了此次報告。

Nandi教授首先簡(jiǎn)要介紹了人工智能在醫療中的應用，包括腦部腫瘤檢測，超聲腫瘤篩查等。由此引入現階段腹部圖像分析所面臨的挑戰，首先就是低成像質(zhì)量，包括低對比度、邊緣模糊、器官形狀不規則及大規模變動(dòng)等，對此，Nandi教授介紹的應對策略包括：采用高分辨率網(wǎng)絡(luò )以及使用特征融合來(lái)解決語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。第二個(gè)挑戰是CT、MRI都是3D數據，在處理時(shí)需要訓練更大型的模型，難度更高，相應的策略是使用2.5D的網(wǎng)絡(luò )來(lái)進(jìn)行處理。隨后Nandi教授向同學(xué)們提出了一個(gè)問(wèn)題——“為什么輕量級網(wǎng)絡(luò )很重要？”在解答問(wèn)題的過(guò)程中用容易理解的例子為同學(xué)們講述了過(guò)擬合的概念并向大家介紹了輕量級網(wǎng)絡(luò )設計的原理及理論基礎。最后，Nandi教授總結了其所做的工作，包括用于肝臟分割的輕量級V-Net，用于肝臟和肝臟腫瘤分割的可變形網(wǎng)絡(luò )以及用于左心房分割的半監督分割網(wǎng)絡(luò )。并表示今后的工作會(huì )放在基于自監督學(xué)習的腹部圖像分割及用于醫學(xué)圖像分割的局部和全局特征建模。Nandi教授的學(xué)術(shù)分享開(kāi)闊了廣大師生的視野，使大家對圖像分割以及輕量級網(wǎng)絡(luò )的應用領(lǐng)域有了更加具體的認識，也對相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究具有一定的啟發(fā)作用。

新聞小貼士：

Asoke K.Nandi教授是英國布魯奈爾大學(xué)電子與電子工程系主任，英國皇家工程院院士，英國機械工程師學(xué)會(huì )院士，工程技術(shù)學(xué)會(huì )院士，也是包括IEEE在內的其他三個(gè)機構的院士，兼任西安交通大學(xué)講座教授。Nandi院士在物理學(xué)、統計信號處理、機器學(xué)習和生物醫學(xué)信號處理方面均做出了開(kāi)拓性的理論研究,并在基因組的信號處理和腦電信號處理應用方面做出過(guò)巨大貢獻。Nandi院士畢業(yè)于享譽(yù)世界的劍橋大學(xué)圣三一學(xué)院，畢業(yè)后留校任教。1983年，Nandi教授與其他人共同發(fā)現了W+、W-和ZO這三個(gè)基本粒子，為電磁力和弱力的統一提供了證據。在機器學(xué)習領(lǐng)域，Nandi院士也是最早將機器學(xué)習方法引入到基因數據分析中的先驅之一。目前的研究方向為信號處理和機器學(xué)習，主要應用于功能性磁共振數據、基因表達數據、通信和生物醫學(xué)數據，為信號處理和機器學(xué)習的許多方面做出了基本的理論和算法貢獻。撰寫(xiě)了600多篇出版物，包括280篇期刊論文以及六本書(shū)刊。

（核稿：雷濤 編輯：劉倩）