4月26日下午，應(yīng)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。本次報告舉行地點為實驗樓2B-211報告廳，由電智學(xué)院副院長雷濤主持，學(xué)院相關(guān)專業(yè)教師和研究生聆聽了此次報告。
Nandi教授首先簡要介紹了人工智能在醫(yī)療中的應(yīng)用，包括腦部腫瘤檢測，超聲腫瘤篩查等。由此引入現(xiàn)階段腹部圖像分析所面臨的挑戰(zhàn)，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(guī)則及大規(guī)模變動等，對此，Nandi教授介紹的應(yīng)對策略包括：采用高分辨率網(wǎng)絡(luò)以及使用特征融合來解決語義鴻溝問題。第二個挑戰(zhàn)是CT、MRI都是3D數(shù)據(jù)，在處理時需要訓(xùn)練更大型的模型，難度更高，相應(yīng)的策略是使用2.5D的網(wǎng)絡(luò)來進行處理。隨后Nandi教授向同學(xué)們提出了一個問題——“為什么輕量級網(wǎng)絡(luò)很重要？”在解答問題的過程中用容易理解的例子為同學(xué)們講述了過擬合的概念并向大家介紹了輕量級網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的原理及理論基礎(chǔ)。最后，Nandi教授總結(jié)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(jiān)督分割網(wǎng)絡(luò)。并表示今后的工作會放在基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的腹部圖像分割及用于醫(yī)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(yīng)用領(lǐng)域有了更加具體的認(rèn)識，也對相關(guān)專業(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)會院士，工程技術(shù)學(xué)會院士，也是包括IEEE在內(nèi)的其他三個機構(gòu)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(tǒng)計信號處理、機器學(xué)習(xí)和生物醫(yī)學(xué)信號處理方面均做出了開拓性的理論研究,并在基因組的信號處理和腦電信號處理應(yīng)用方面做出過巨大貢獻。Nandi院士畢業(yè)于享譽世界的劍橋大學(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(xiàn)了W+、W-和ZO這三個基本粒子，為電磁力和弱力的統(tǒng)一提供了證據(jù)。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Nandi院士也是最早將機器學(xué)習(xí)方法引入到基因數(shù)據(jù)分析中的先驅(qū)之一。目前的研究方向為信號處理和機器學(xué)習(xí)，主要應(yīng)用于功能性磁共振數(shù)據(jù)、基因表達數(shù)據(jù)、通信和生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，為信號處理和機器學(xué)習(xí)的許多方面做出了基本的理論和算法貢獻。撰寫了600多篇出版物，包括280篇期刊論文以及六本書刊。
（核稿：雷濤 編輯：劉倩）
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