雷鋒網AI研習社按：本周四（10月24日）晚8:00點，「大講堂」第127講邀請到了亞利桑那州立大學生物醫(yī)學信息學系博士周縱葦來分享，本場主題為「通用醫(yī)學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析」
上一期我們主要聚焦自動駕駛，這次我們來講講通用醫(yī)學影像三維預訓練模型“Models Genesis”，本次分享依舊對AI研習社成員免費開放。
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分享主題
通用醫(yī)學影像三維預訓練模型 Models Genesis 拓展解析
分享嘉賓
周縱葦，現(xiàn)為美國亞利桑那州立大學的生物醫(yī)學信息學系的博士生，師從梁建明教授。研究方向包括計算機視覺和醫(yī)學影像分析，旨在減少計算機輔助診斷、治療和手術繁瑣的人工標記的工作量。他已在本領域的頂級會議上發(fā)表多篇論文，包括CVPR，ICCV，MICCAI等。在國際頂級醫(yī)學影像會議（MICCAI）中，他被授予青年學者成就獎（Young Scientist Award）。
分享背景
通用醫(yī)學影像三維預訓練模型“Models Genesis”首次發(fā)布于MICCAI-2019。它為訓練三維模型提供強大的權重初始化，在提高準確率和穩(wěn)定性的同時，大大降低了訓練三維模型的時間和難度。在醫(yī)學影像分析領域，特別對于三維的醫(yī)學模態(tài)（例如CT和MRI），Models Genesis的遷移學習能力遠超于在ImageNet中預訓練的模型效果，有望成為三維遷移學習的標配。
分享提綱
通用醫(yī)學影像三維預訓練模型Models Genesis簡介
綜述現(xiàn)有的自監(jiān)督學習方法
拓展講解Models Genesis背后的自監(jiān)督學習策略
回顧在MICCAI-2019中針對Models Genesis得到的寶貴提問和反饋
Models Genesis實戰(zhàn)應用
簡述我們在ICCV-2019的工作：Fixed-Point GAN
分享時間
2019 年 10月 24 日 （周四）晚上 20：00（北京時間）
直播鏈接
http://www.mooc.ai/open/course/692
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