2020MICS一些会议笔记

目录

一、张惠茅（AI在放射科）... 1

二、练春锋... 2

三、徐军（计算病理及其数字化切片组织形态学定量分析）... 2

四、徐佳园... 2

五、张康（人工智能助力CT影像对新冠肺炎进行精准诊断）... 2

六、程炜（脑影像大数据及其在精神疾病中的应用）... 3

七、李阳（多模态自适应脑网络方法及应用）... 4

八、宋彬... 6

九、周涛（多模态学习）... 6

十、于杰（人工智能在肝占位超声诊断中的研究）... 6

十一、闫平昆（Multi-X Medical Image Segmentation）... 6

十二、马建华（低剂量医学CT成像技术）... 7

十三、赵一天... 8

十四、圆桌会议... 8

十五、结束... 9

 

一、张惠茅（AI在放射科）

1、发展现状：

    （1）88%的医学影像AI在肺结节

    （2）超过30%的研究所不能获得医院的数据

2、应用方向

    （1）鼻咽癌靶区勾画和分割

    （2）全栈AI（上海联影）

    （3）质量控制

    （4）胸片分诊

    （5）肺结节筛查和评估系统

    （6）儿童骨龄评价系统

3、AI合作之路（医理工合作）

    （1）落地产品很少

    （2）如何获得一个好的算法帮助医生进行标注

    （3）新冠肺炎AI挑战--—标注的困境

4、结语

    （1）界定相对独立实用的医学场景

 

二、练春锋

1、（H-FCN）hierarchical fully convolution network:在阿尔兹海默症中应用

2、H-FCN改进Attention-guided Hybrid Network

3、MWAN

4、PVS

    （1）multi-channel Multi-scale FCN(M²FCN)

 

三、徐军（计算病理及其数字化切片组织形态学定量分析）

1、分割实用unet网络

2、利用混淆矩阵评估模型

四、徐佳园

1、通过遥感卫星观察地区变化对人脑发展的影响

五、张康（人工智能助力CT影像对新冠肺炎进行精准诊断）

1、key points：精准病灶分割与诊断

 

六、程炜（脑影像大数据及其在精神疾病中的应用）

1、脑影像数据库

 

2、绘图：matlib

 

 

3、association analysis

 

 

七、李阳（多模态自适应脑网络方法及应用）

1、创新一：有向脑连接网络及弹性多层感知机

 

2、创新二：多模态脑网络

 

 

3、创新三：多模态自适应网络与时空特征深度融合

    （1）使用了SVM分类器

八、宋彬

1、pyRadiomics是提取影像学特征

九、周涛（多模态学习）

1、Latent representation learning for AD diagnosis

2、Hi-Net for Multi-modal MR Image Synthesis

十、于杰（人工智能在肝占位超声诊断中的研究）

1、使用超声图片，利用人工智能对图像进行分析，进而提升超声对疾病的判断，使得超声不仅仅只是用于疾病筛查，真正用于疾病的诊断。使得超声能够和CT匹配，达到诊断医生的水平。

2、输入的是静态图像

 

 

十一、闫平昆（Multi-X Medical Image Segmentation）

1、

 

十二、马建华（低剂量医学CT成像技术）

1、

 

 

十三、赵一天

1、OCT-A眼底图片当前研究的很少，所以很有发展前景

2、研究的OCT-A是自己建立的数据库（全球唯一）

3、成果

 

十四、圆桌会议

1、医学AI技术如何落地？

答：（1）深度学习和机器学习的医学人工智能的落地成本降低，突破了课商业投资的阈值。肺结节、骨折、乳腺、脑出血易于落地。

（2）落地阻力：技术不够，监管不够，产品价值不明晰

2、医学AI科研如何选题？项目申请有何经验？

答：（1）来源于临床，高于临床，服务于临床。

3、医学到底需要那一方面数学基础？

答：（1）最优化，现在的深度学习就是一个最优化问题。

（2）偏分法

（3）微积分和线性代数

（4）level set一种曲线拟合的方法，相比较深度学习可解释性强。比较小众。

（5）计算机视觉的基础要好，沉下心，别太着急发paper

4、青年学者应该在小领域还是大领域开始？

答：打基础，在一个具体领域先混好，先满足自己生存，之后再在大领域发展。争取将自己发展为T型人才，在某一方面扎下根，广泛涉猎各个领域。

十五、结束

1、每期会议链接。