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大讲堂 | 目标检测集成框架在医学图像AI辅助分析中的应用

本文作者:AI研习社-译站 2018-09-24 18:40
导语:本次公开课剖析了目标检测已有的框架,重点分享如何对目标检测框架进行改造,以便在医学图像分析中产生更好的效果。

雷锋网AI研习社按:如何界定AI用于医学图像分析时的范畴,设置相关的任务及采用合理的模型方法?医学图像分析中目标检测任务的普遍性,使得开发目标检测集成框架显得必要。本次雷锋网AI研习社公开课剖析了目标检测已有的框架,重点分享如何对目标检测框架进行改造,以便在医学图像分析中产生更好的效果。

分享主题

目标检测集成框架在医学图像AI辅助分析中的应用

 

分享嘉宾

吴博

学术背景:吴博先后在清华大学、香港浸会大学求学,并在英国利兹大学完成博士后,师从计算机视觉专家唐远炎教授等人。与此同时,他也在ICML/ACL等顶级会议发表多篇人工智能论文。

工业界经验:2017年创立医疗AI公司:宜远智能,该公司集结了20多名人工智能博士以及众多海内外医学顾问,为医疗健康领域提供AI增强解决方案,并与多家知名医院达成合作,并推出成型产品。

创立宜远智能之前,吴博曾在爱立信大数据研究院任职。还主导过百亿级虚拟品电商、数字货币系统的业务及数据架构建设与运营。

 

分享提纲

1. 医学图像分析的分类和范畴

2. 目标检测已有框架用于医学图像分析的优缺点

3. 目标检测集成框架在医学图像上的案例介绍

 

分享时间

9月 25 日(星期二)  20:00


直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/559

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