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20231011【医疗基础模型 (上)】王国泰:MIS-FM: 基于大规模自监督预训练模型的 3D 医学图像分割
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报告嘉宾:王国泰 (电子科技大学) 报告时间:2023年10月11日 (星期三)晚上21:20 (北京时间) 报告题目:MIS-FM: 基于大规模自监督预训练模型的 3D 医学图像分割 报告人简介: 王国泰,电子科技大学副教授。2011年取得上海交通大学生物医学工程和智能科学与技术双学位,2018年取得伦敦大学学院 (UCL)博士学位,2020年入选四川省海外高层次人才。主要从事医学图像计算、人工智能与计算机视觉方面的研究,在领域顶级期刊及会议 IEEE TPAMI、IEEE TMI、Medical Image Analysis, NeuroImage、MICCAI、AAAI 等发表高水平论文50余篇,谷歌学术引用量7900余次, 6篇论文入选ESI高被引,2篇论文入选 TMI 最受欢迎论文。指导学生多次在 MICCAI 的医学图像分割挑战赛中获得国际冠军。被 IEEE TMI 评为杰出审稿人,多次担任 MICCAI 和 ISBI Area Chair,担任 Medical Image Analysis 客座编辑。 个人主页: https://faculty.uestc.edu.cn/wangguotai/zh_CN/index.htm 报告摘要: 报告人将介绍针对三维医学图像分割开发的一个大规模自监督预训练模型。首先,现有的自监督预训练任务 (如对比学习、图像重建等)与下游分割任务不统一,我们提出一种新的基于图像区域融合系数预测的自监督学习方法,将预训练过程表达为无需人工标注的一个分割任务,使其学习到的特征与下游分割任务所需的特征更匹配。其次,提出一种新的分割模型 PCT-Net,采用并行的卷积和 Transformer 结构,有效进行局部和全局特征融合。最后,现有的三维医学图像预训练数据集的大小通常不超过5千,我们在一个11万量级的三维 CT 图像数据集上采用所提出的自监督学习方法训练了 PCT-Net,在多种下游任务如 CT 和磁共振图像中多种正常器官和病灶的分割中均展现出明显的性能提升。 参考文献: [1] Guotai Wang, Jianghao Wu, Xiangde Luo, Xinglong Liu, Kang Li, and Shaoting Zhang, “MIS-FM: 3D Medical Image Segmentation using Foundation Models Pretrained on a Large-Scale Unannotated Dataset,” arXiv preprint arXiv:2306.16925 (2023).
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