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20231011【医疗基础模型 (上)】劳琪成：医疗基础大模型初探
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报告嘉宾：劳琪成 (北京邮电大学) 报告时间：2023年10月11日 (星期三)晚上20:40 (北京时间) 报告题目：医疗基础大模型初探 报告人简介： 劳琪成，北京邮电大学特聘研究员, 博士生导师。曾在加拿大蒙特利尔MILA实验室 (Montreal Institute for Learning Algorithms)从事博士后工作。主要研究方向为深度学习、计算机视觉及其在医学影像分析的应用。主要研究成果在ICCV，ICML，ICLR，AAAI，MICCAI，IEEE TNNLS，IEEE TMI，IEEE JBHI，Medical Image Analysis等国际知名期刊和会议上发表。 报告摘要： 大模型的迅猛发展为医疗人工智能带来了新的发展机遇和研究挑战。目前基于大模型的超强泛化能力，在计算机视觉和自然语言处理等任务上取得了突破性进展，然而医学数据模态多样、图像特征差异巨大等问题，使得现阶段通用大模型在医学图像分析方面难以取得令人满意的性能。因此，如何借助预训练大模型如视觉语言大模型强大的通用感知和泛化能力，应对医疗场景中样本数量少、标注成本高等痛点，成为新的研究热点之一。本次报告将基于本实验室在医疗基础大模型的研究工作，介绍融合专家提示的少样本病灶检测方法，和超声图像专用的预训练大模型等系列算法，并进一步探讨适用于医疗多场景的基础大模型开发和研究。 参考文献： [1] Ziyuan Qin, Huahui Yi, Qicheng Lao, and Kang Li, “Medical Image Understanding with Pre-trained Vision Language Models: A Comprehensive Study,” in Proceeding of International Conference on Learning Representations (ICLR 2023), Kigali, Rwanda, May 2023. [2] Miaotian Guo, Huahui Yi, Ziyuan Qin, Haiying Wang, Aidong Meng, and Qicheng Lao, “Multiple Prompt Fusion for Zero-Shot Lesion Detection Using Vision-Language Models,” in Proceeding of International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2023), Vancouver, Canada, October 2023. [3] Qingbo Kang, Jun Gao, Kang Li, and Qicheng Lao, “Deblurring Masked Autoencoder is Better Recipe for Ultrasound Image Recognition,” in Proceeding of International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2023), Vancouver, Canada, October 2023.
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