报告题目：医学影像目标检测与分割 （70周年校庆系列学术报告）
报告人：杨欣（教授）
主持人：王妍（研究员）
报告时间：2021年10月23日（10:00-11:00）
报告地点：腾讯会议ID284 284 087
报告摘要：
在医学影像中精确检测与分割感兴趣目标是临床应用中的关键模块。然而，医学影像检测分割任务中往往面临“目标边界模糊、目标尺寸差异大、背景干扰大、训练样本少”等挑战，导致医学图像目标特征难以学习和提取。本报告将介绍如何结合医学解剖结构等先验和约束，解决医学影像检测分割中的特征学习难问题。具体介绍以下工作：1）基于形状感知的对抗学习框架，用于同时准确学习目标区域内部与边界特征；2）基于骨骼损失函数和多级特征学习的分割网络，用于准确学习大尺度跨度下的血管特征；3）基于延血管卷积算子（CAV）和多任务孪生网络的动静脉分离方法，用于提取严重背景干扰下的动静脉血管特征，同时实现血管几何特征与纹理特征的解耦。
报告人简介：
杨欣，博士，2013年获得加州大学圣塔芭芭拉分校博士学位。现任华中科技大学电信学院教授，主要从事医学影像分析与计算机视觉领域研究工作，已在国际权威期刊及学术会议上发表学术论文70余篇，授权美国/中国发明专利6项，出版英文书籍章节2部；主持国家自然科学基金4项，腾讯AI Lab犀牛鸟专项、校企联合实验室及多项省市企业项目；获得中国图象图形学会石青云女科学家奖；担任SCI期刊IEEE-TMI及Multimedia System编委及ACM MM2018和MICCAI2019-2021领域主席；现任CSIG青工委副秘书长，CCF多媒体专委会副秘书长等。
