深度学习如何加速磁共振医学影像分析,复旦类脑青年研究员本周讲解

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医学领域,在大数据时代的背景下,医学影像的数据也在迅速增加。医学影像主要是由放射科医师和临床医师等进行判读,在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要的作用,然而医师本身的主观性、经验上的差异和疲劳等问题,都对结果的产生有着很大的不稳定性。因此,寻找一种可以帮助医师进行高效判读和评估的方法,便成为了一个比较热门的话题。


近年来,深度学习一直处于科研研究的前沿,在各行各业中更是展现出强大的应用能力,在某些视听识别任务中的表现更是超越了人类。在医疗领域,使用深度学习算法进行影像分析,已经成为了当前医学图像分析技术的主流方法。


医学影像与普通的图像数据不一样,多为三维的数据,医师主要通过观察三维图像去发现病变体,然后根据个人经验进行三维解释,但是要对病变体的空间位置、大小、几何性质及其周围生物组织之间的关系进行准确性解析,是非常苦难的。而基于深度学习本身的表征能力,使用深度学习算法,可以对医学影像进行特征降维,特征提取,进一步实现分类、分割等操作,协助医师进行病灶分析和严重性评估,大大提高了医师的判读效率和评估效果。


磁共振影像是医学影像中常见的一种,几乎适用于全身各系统的不同疾病,例如肿瘤、炎症、创伤、退行性病变,以及各种先天性疾病等的检查。那么,如何使用深度学习对磁共振影像进行分析处理呢?


12月27日晚7点,智东西公开课推出深度学习影像分析公开课NVIDIA专场,将由复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员罗畯义,为大家讲解深度学习在磁共振医学影像中的应用。


深度学习如何加速磁共振医学影像分析,复旦类脑青年研究员本周讲解


 开 课 时 间 

时间:12月27日19点

地点:智东西公开课小程序


 讲 师 介 绍 


罗畯义,复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员,专长为磁共振脑结构影像、脑功能影像、复杂脑网络等方法分析,致力于探讨大脑连结于老化以及神经精神疾病之研究。利用多模式影像技术整合大脑结构与功能连结,以找寻显着之生物影像标记为目标,以作为预防、评估及治疗依据。


 课 程 内 容 


主题:深度学习在磁共振医学影像中的应用


提纲:

1、磁共振医学影像数据处理中的挑战

2、使用NVIDIA DGX Station GPU工作站搭建医学影像分析的深度学习环境

3、不同深度学习算法在磁共振医疗影像中的应用案例

- 基于U-net的磁共振三维影像的白质高信号分割学习

- 使用3dCNN进行病症程度打分预测学习

- 利用CycleGan进行目标序列图像的风格迁移


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