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深睿医疗首席科学家俞益洲入选2019 IEEE Fellow、2018ACM杰出科学家

本文作者:木子 2018-11-23 15:34
导语:刚刚获得两项殊荣的俞教授,依旧埋在研究院,潜心研思产品。

2018年11月伴随着深睿医疗有六款新产品正式发布,一家成立仅一年半的初创公司,深睿医疗的研发实力受到业内广泛关注。深睿医疗联合创始人、首席科学家俞益洲教授带领的高质素核心算法团队(深睿研究院)是这辉煌成绩背后的支撑。业精于勤,这只队伍在核心人物俞益洲教授的带领下,全线核心产品的算法研究与开发工作迅速推进,产品投入临床后,获得一致好评。研究院团队成员大多来自北大、清华、中科院,香港大学等全球一流院校。在他的督建下,深睿研究院不断完善壮大,硕博阵容在同行业中可谓首屈一指,是深睿核心技术力量的重要保障。

今年11月,俞教授当选为2018 ACM杰出科学家,以及2019年度 IEEE Fellow。刚刚获得两项殊荣的俞教授,依旧埋在研究院,潜心研思产品。获得这样的荣誉对于俞教授而言绝非偶然,作为人工智能深度学习、计算机视觉与图形处理方向的权威专家迄今撰写了超过130篇学术论文,其中在顶级行业学术盛会发表近70篇。

ACM是国际上历史最悠久、规模最大、最权威的计算机专业学会,著名的图灵奖即由该组织评定颁布。ACM杰出科学家必须是对计算机领域做出重大成就和影响的研究人员。全球只有49名在计算机工程、教育和科学等方面做出杰出贡献的研究人员入选。俞教授凭借其在人工智能深度学习、计算机视觉与图形处理方向的杰出科研成果成果入选。

IEEE全称是Institute of Electrical and Electronics Engineers(国际电气与电子工程师协会),它是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会,IEEE是当今世界电子、电气、计算机、通信、自动化工程技术研究领域最著名、规模最大的非营利性跨国学术组织。 IEEE Fellow即IEEE会士/院士,是该组织授予的最高荣誉,在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就,每年由同行专家在做出突出贡献的会员中评选出,当选人数不超过IEEE会员总人数的0.1%。

深睿医疗首席科学家俞益洲入选2019 IEEE Fellow、2018ACM杰出科学家

俞益洲 教授

深睿医疗联合创始人 首席科学家

对于科研的态度,除了严谨,俞教授秉持着不断创新的精神。在计算机视觉方面,俞益洲在基于深度学习的显著物体检测方面提出了创新性的深度神经网络架构,取得了国际领先的精确度,连续三年(2015-2017)在顶级会议CVPR上发表具有影响力的论文,得到了国内外同行的广泛关注。此外,他在大规模图像识别方面研发出了层次卷积神经网络的架构,在图像的细粒度辨识方面提出了可选择的联合微调技术。

俞教授成功地把深度学习和计算机视觉技术应用于生物信息学和医学图像分析,提出了非常有效的蛋白质二级和高级结构预测算法。他还巧妙地把统计学习和水平集方法相结合,提出了领先的交互式图像分割算法。这个分割算法被进一步拓展,并成功应用于二维和三维医学图像的分割。

同时俞教授注重研发具有实用价值的创新技术。他曾经作为主要成员研发的部分计算机视觉和图形处理技术已被广泛应用于美国电影的特效制作(如《黑客帝国》、《碟中谍2》、《加勒比海盗3:世界的尽头》、《哈利波特与混血王子》等)。深睿医疗的产品一直处于行业领先的地位,正是因为有以俞教授为首的这样一群技术中坚力量,一直在其领域的不断钻研。

对于俞益洲教授而言,成立深睿研究院的初衷就是为了可以集中企业最核心的技术力量,探索前瞻性的技术,为医疗AI提供领先的技术,为医疗机构提供优质的临床痛点的解决方案,同时培养优秀的医疗AI科技人才。目前深睿医疗已经和10多家国内外顶级学术机构建立长期学术科研合作,20多家顶级三甲医院建立长期临床科研合作。以肺癌、乳腺癌早期筛查为代表的多个临床产品,在近200家医院进行落地应用。落地应用过程中吸取来自临床的声音,不断打磨产品,使其实用性,用户体验等各个方向都优于同类型的产品。对科研的严谨态度、对产品的精益求精成为深睿医疗产品最标致性的特质。

俞教授认为,医疗AI和其它领域的AI具有共性,比如很多计算机视觉的最新进展可以拓展到医学影像并取得较好的效果。但医疗AI也有其独有的挑战,如训练数据少,数据分布高度不均匀,数据标注的一致性较差,数据类型丰富(多模态影像,文本+影像)等。这些挑战决定了我们不能只是把已有的比较通用的AI技术应用到医疗领域,而且需要为医疗领域“量身定制”新的AI技术和算法,只有这样才能真正解决某些医疗领域的痛点。比如我们需要研制在小样本上训练但泛化性强,对数据分布不敏感,对标注一致性容忍度高的AI模型;我们还需要研制能对多模态、多类型数据进行有效融合的AI技术。所以医疗AI任重道远,我们研究人员既要有克服困难的决心,也要有进行长期技术积累的耐心,相信属于医疗AI的美好时光终将到来。

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