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计算机科学技术专家讲座(十二)——屈小波
科研办 发布时间:2022-07-14 16:09  点击:

报告题目:磁共振智能云脑成像

报告时间:2022719930

报告方式:腾讯会议

会议码:247-464-574

报告人:屈小波 教授


报告人简介

  屈小波,国家优青、福建省杰青,厦门大学电子科学系教授/博导,厦门大学-中国移动生物医学智能云研发中心主任,福建省等离子体与磁共振研究重点实验室副主任,厦门大学健康医疗大数据国家研究院、人工智能研究院兼职硕导/博导。曾获福建省自然科学一等奖(排名第一),福建省高层次人才。指导学生多次获得国家奖学金、研究生电子设计竞赛全国一等奖、数字中国创新大赛-智慧医疗二等奖等创新创业比赛,指导博士生获国际华人磁共振协会青年研究员奖、硕士生获福建省/中国电子学会优秀学位论文等。在IEEE Transactions (神经网络学习、信号处理、医学成像、生物医学工程) 和交叉学科期刊Angew. Chem. Int. Edit.等国际权威期刊发表论文50多篇,其中影响因子大于10的论文11篇,高被引论文8篇。担任国际权威期刊IEEE Trans. Computational Imaging编委等,曾在多个欧美名校交流合作,是多家知名企业顾问,与飞利浦医疗等企业和欧美名校长期深入合作,学生在华为、贝壳、各大银行等知名企业就业,在美国南加州大学、瑞士联邦理工等世界名校深造和交流。研究方向机器学习、人工智能、云计算、图像处理、生物医学成像。


报告内容简介:

磁共振是无放射性的重要临床医学成像技术,可用于肿瘤、心脏病、老年痴呆症等。突破奈奎斯特采样准则的快速成像,是推动高端医学装备的主要信号处理方法之一。人工智能的迅猛发展,为快速成像、智能图像分析和临床诊断等带来重大机遇。但是,智能磁共振成像面临瓶颈问题:高质量标签数据和方法泛化可信。本讲座将探索一种新的研究范式-智能云脑成像,不需要或只需要少量实测数据,另辟蹊径通过物理方程和闭式解生成大量高质量训练数据,结合最优化模型、算法、收敛理论设计神经网络,将深度学习方法成功部署在云计算平台,应用于快速波谱(频谱)成像和临床影像诊断。讲座内容涵盖物理、数学、电子、计算机、生物、医学等相关内容。



主办单位:吉林大学计算机科学与技术学院

吉林大学软件学院

吉林大学计算机科学技术研究所

符号计算与知识工程教育部重点实验室

仿真技术教育部重点实验室

网络技术及应用软件教育部工程研究中心

吉林大学国家级计算机实验教学示范中心



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