2020年6月21日上午8:30至12:30，由中國計算機學會計算機視覺專委會（CCF-CV）主辦，河北工業大學省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室、電氣工程學院承辦的第88期CCF-CV走進高校系列報告會之“智能醫學影像和計算機視覺前沿技術與應用”將在嗶哩嗶哩平臺進行線上直播（直播鏈接：https://live.bilibili.com/22280847）。本期報告會特邀廈門大學紀榮嶸教授、中國科學院自動化研究所赫然研究員、北京航空航天大學徐邁教授、清華大學高躍教授、上海大學施俊教授5位專家學者做報告。由河北工業大學劉曉明教授、徐桂芝教授、許錚鏵教授擔任本次報告會的執行主席。
本次報告會具體程序為：
8:30 報告會開始 （主持人：許錚鏵 教授）
8:30–8:35 開場致詞 劉曉明 教授
8:35-9:10
特邀講者：紀榮嶸 博士，廈門大學教授
報告題目：緊致化計算機視覺系統
9:10-9:45
特邀講者：赫然 博士，中國科學院自動化研究所研究員
報告題目：視覺數據生成和鑒別
9:45-10:20
特邀講者：徐邁 博士，北京航空航天大學教授
報告題目：基于深度學習的青光眼自動檢測
10:20-10:55
特邀講者：高躍 博士，清華大學長聘副教授
報告題目：超圖學習及應用
10:55-11:30
特邀講者：施俊 博士，上海大學教授
報告題目：面向醫學影像小樣本的計算機輔助診斷：從單模態到多模態影像研究
11:30-12:25 圓桌討論（主持人：徐桂芝 教授）
12:25-12:30 總結：徐桂芝 教授
執行主席：
劉曉明 博士，河北工業大學電氣工程學院院長、省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室常務副主任、教授
徐桂芝 博士，河北工業大學生物醫學與健康工程研究院院長、天津市生物電工與智能健康重點實驗室主任、教授
許錚鏵 博士，河北工業大學電氣工程學院教授
講者/報告信息如下所示：
特邀講者 紀榮嶸
廈門大學教授，國家優秀青年科學基金獲得者，國家萬人計劃青年拔尖人才，廈門大學信息學院人工智能系博士生導師，媒體分析與計算實驗室主任。主要研究方向為計算機視覺、多媒體技術和機器學習。曾獲得2007年微軟學者獎、2011年ACM Multimedia最佳論文獎、2015年省自然科學二等獎，2016年教育部技術發明一等獎等獎項。現擔任Neurocomputing、Multimedia Tools and Applications、The Visual Computer、Frontiers of Computer Science等國際期刊的副編輯，多個國際期刊客座編輯、多個國際會議本地/專題/領域主席、40余個國際會議的程序委員會委員等。同時，還擔任IEEE高級會員、ACM高級會員、中國計算機學會會員、中國計算機學會計算機視覺專業組委員、中國計算機學會多媒體技術專委會委員、中國圖形圖像學會青工委委員、YOCSEF廈門分論壇侯任主席、福建省人工智能學會常務理事。至今在國際期刊PAMI、IJCV、TIP和國際會議CVPR、ICCV、IJCAI、AAAI、ACM Multimedia等上發表論文70余篇，谷歌學術引用8200余次。
報告摘要：報告主要探索視覺大數據搜索識別系統中的緊湊性問題，將覆蓋紀榮嶸教授研究組近兩年來在面向視覺終端應用的視覺特征緊湊表示和深度網絡壓縮中所做的一些工作與成果。在視覺特征緊湊表示方面，將介紹通過引入大規模無監督排序信息，學習排序敏感的哈希碼，以保持原始高維特征空間中的檢索信息。在深度網絡壓縮方面，將介紹面向特定任務（人臉和視覺場景解析）的深度網絡級聯壓縮模型（串行低秩矩陣分解技術）與加速模型（結構化稀疏約束剪枝技術）。報告并將介紹上述研究在騰訊\滴滴\華為等視覺產品中的實際應用。
特邀講者 赫然
博士，中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心年輕骨干。2001、2004年于大連理工大學獲計算機科學學士和碩士；2009年于中國科學院自動化研究所，獲模式識別與智能系統工學博士。2010年至今，在模式識別國家重點實驗室任助理研究員、副研究員、項目研究員、研究員。從事模式識別應用基礎理論研究，并應用到生物特征識別和人工智能安全。近期主要聚焦在生成式深度學習以及圖像生成中遇到的瓶頸問題，展開圖像模式分析基礎理論研究。出版信息理論學習專著1部；在IEEE TPAMI、TIP、TIFS、TNNLS、TKDE、IJCV等權威國際期刊以及NIPS、ICCV、CVPR、IJCAI、AAAI等權威國際會議發表論文150篇，研究工作獲得國家自然科學基金優秀青年科學基金、北京自然科學基金杰出青年科學基金和中科院青年促進會優秀會員資助。
報告摘要：生成對抗網絡是深度學習的主要組成部分，是機器學習和計算機視覺等領域的重要研究內容之一。它起源于視覺數據的生成，進而被廣泛應用于人工智能的各個領域。視覺數據生成是對抗生成網絡的主要應用之一，通過對圖像的內容進行重組，進而創造出從內容或表觀上完全不同的圖像。通過生成新的圖像，不但可以提高原有圖像的質量，同時還可以為識別分析算法提供大量的訓練數據。本報告將在對抗生成網絡理論和方法介紹的基礎上，結合實際商業應用，介紹我們近期開展的視覺數據生成和真偽鑒別方法，報告內容涉及生成對抗網絡、深度鑒別網絡和人臉圖像旋轉、人臉超分、表情生成等相關方向。
特邀講者 徐邁
北京航空航天大學電子信息工程學院教授、博士生導師、教育部青年長江學者、IEEE高級會員、中國電子學會高級會員、微軟亞洲研究院客座研究員。近年來，一直從事視頻壓縮與傳輸、圖像處理方面的研究。2015年獲ICCV（CCF A 類會議）青年學者獎、2017年獲人工智能學會技術發明一等獎、2018年獲教育部科技進步一等獎。近五年，在IEEE TPAMI、TMI、JSAC、JSTSP、TIP等國際頂級期刊及CVPR、ICCV、ECCV、MICCAI、ACM MM、AAAI、DCC等頂級會議上發表學術論文100余篇（均為SCI/EI檢索，IEEE期刊論文40余篇），入選ESI高被引論文及熱點論文，獲IEEE國際會議最佳論文獎3次，會議最佳論文提名1項。2013年入選北京航空航天大學“卓越百人”青年人才引進計劃、2014年入選微軟亞洲研究院“青年教師鑄星”計劃、2016年獲教育部霍英東青年基金資助、2018年獲中國電子學會優秀科技工作者榮譽、2019年獲國家自然科學基金委優青青年基金資助。
報告摘要：深度學習的發展給醫療圖像處理領域帶來了新的機遇，特別是在眼科學領域，近年來涌現了一些基于深度學習的自動眼科疾病檢測算法，旨在實現計算機輔助診斷，同時為大規模眼科疾病的篩查工作提供了可能。然而現有的基于眼底圖像的眼科疾病檢測工作主要面臨了兩個問題：（1）缺乏大規模有標注的開源數據庫以進行模型的訓練及測試；（2）眼底圖像中存在大量冗余信息，影響網絡自動學習的有效性。報告內容將重點介紹基于注意力機制的卷積神經網絡，可實現高準確率的青光眼檢測任務，同時將進一步介紹基于長短時記憶網絡的青光眼預測模型，利用當前及歷史數據預測未來疾病的發展趨勢，實現疾病的早期發現與治療。報告內容將同時介紹用于青光眼檢測及預測的大規模眼底圖像數據庫，可用于訓練基于神經網絡的眼底圖像分類、檢測及預測模型。
特邀講者 高躍
清華大學長聘副教授、博士生導師。主要研究領域為立體視覺及腦科學，在IEEE TPAMI、HBM、MICCAI、CVPR等國際期刊及會議發表論文100余篇，論文引用5000余次，由Elsevier出版視覺計算英文專著兩部，2018年及2019年入選科睿唯安高被引科學家。擔任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network、IEEE Signal Processing Letter及Journal of Visual Communication and Image Representation等多個國際期刊編委。
報告摘要：本報告主要介紹超圖學習的理論及應用。超圖是一種廣義的圖結構，因其具有較強的數據樣本間非線性高階關聯的刻畫和挖掘能力而被廣泛應用于數據分類、檢索等任務中。針對這一技術及其在多領域中的應用，本報告首先介紹基于超圖的學習方法的基本內容，接下來介紹超圖結構的多種建模及動態結構優化方法。第三部分介紹超圖神經網絡模型和動態超圖神經網絡模型。最后一部分主要介紹了超圖學習在醫學診斷等領域的應用。
特邀講者 施俊
上海大學通信與信息工程學院，教授，博導，電子信息工程系主任；上海先進通信與數據科學研究院，執委。中國科學技術大學電子工程與信息科學系本碩博連讀，美國北卡羅來納大學教堂山分校訪問學者，香港理工大學短期訪問學者。主要研究醫學超聲影像智能分析、醫學影像分析。主持了國家自然科學基金面上基金項目、青年基金項目等國家級項目，合作主持國家自然科學基金重大科研儀器研制項目、國家自然科學基金重點項目，以及主持上海市自然科學基金項目、科委、教委項目等多項項目。已發表SCI論文五十篇，包括高被引論文1篇，授權專利2項，軟件著作權1項。為中國醫學裝備協會超聲裝備分會常務委員、中國信息協會醫療衛生和健康產業分會醫學人工智能學組常務委員、中國影像AI產學研用創新聯盟理事、上海圖象圖形學學會醫學影像專委會副主任等。
報告摘要：隨著人工智能技術的飛速發展，基于醫學影像的智能分析、診斷已經成為學術和工業界的熱點。然而，由于醫學影像數據標注的專業性要求高、數據采集耗時長、以及隱私保護等因素，基于醫學影像的CAD研究通常面臨著小樣本問題。本報告主要針對小樣本醫學影像數據，結合深度學習與影像組學方法，介紹本團隊在以下三個方面的工作：（1）基于單模態醫學影像的CAD；（2）基于多模態融合的醫學影像CAD；（3）基于遷移學習的醫學影像CAD。
執行主席 劉曉明
河北工業大學電氣工程學院院長、省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室常務副主任、教育部新世紀優秀人才、國務院政府特殊津貼獲得者、天津市特聘教授、遼寧省特聘教授、遼寧省百千萬人才工程百人層次人選、遼寧省教育廳優秀人才；中國電工技術學會理事，天津市電機工程學會理事長、遼寧省電工技術學會副理事長、中國電工技術學會理論電工專業委員會委員、中國電器專業標準化技術委員會委員、中國機械工業教育協會高電壓與絕緣技術分委員會委員。曾任第十屆、第十一屆遼寧省政協委員、遼寧省政協教科衛體委員會委員，遼寧省婦聯第九屆執委，遼寧省黨外知識分子聯誼會常務理事，沈陽工業學黨外知識分子聯誼會會長，遼寧省普通高校電氣類專業教學指導委員會委員。曾榮獲全國三八紅旗手、遼寧省優秀科技工作者、遼寧省青年科技獎、遼寧省三八紅旗手等榮譽稱號和沈陽市五一勞動獎章。公開發表學術論文百余篇，其中SCI、EI檢索50余篇；發明專利授權12項，使用新型專利授權22項，軟件著作權2項。作為項目負責人承擔及主要參與6項國家自然科學基金項目（其中重點基金2項，面上基金4項）、省部市級及企業委托課題20余項。作為成果負責人獲遼寧省、中國機械工業聯合會和中國電工技術學會科技進步二等獎6項、3等獎2項。
執行主席 徐桂芝
教授，博士生導師，曾任河北工業大學電氣工程學院院長兼省部共建國家重點實驗室常務副主任，現任河北工業大學生物醫學與健康工程研究院院長，國務院政府特殊津貼獲得者，河北省省管優秀專家，河北省教學名師，天津市勞動模范、三八紅旗手，中國電工技術學會生物電工專業委員會主任委員，教育部生物醫學工程類教學指導委員會委員，河北省生物醫學工程副理事長，河北省數理醫學學會副理事長，中國工程院中國信息工程科技發展戰略研究中心委員會特聘專家，中國生物醫學工程神經醫學分會委員，中國電工技術學會電工理論與新技術專委會委員，中國電子學會生命電子學會委員。先后赴美國匹茲堡大學、馬里蘭大學、約翰霍普金斯大學、英國倫敦大學學院、香港理工大學做訪問學者。主持包括國家自然科學基金重點項目在內的國家及省部級項目20余項，獲河北省科學技術突出貢獻獎1項，其它省級科技獎勵4項，省級優秀教學成果獎4項，出版學術專著3部，發表高水平學術論文120余篇。?
執行主席 許錚鏵
河北工業大學電氣工程學院教授、博士生導師、河北省青年海外高層次人才、河北工業大學“元光學者”、英國牛津大學計算機系博士、博士后、客座研究員、外聘博士生導師、廈門大學數據挖掘研究中心客座教授。主要從事智能醫療與健康大數據、智能醫學影像分析、推薦系統、強化學習等方面研究。發表論文20余篇，包括CCF-A/B類頂會論文12篇，主持國家自然科學基金項目1項、省部級項目2項，擔任IJCAI、AAAI、ECAI等國際頂級人工智能會議程序委員會委員和分會主席，及多個SCI期刊審稿人。
活動報名
參加人員：醫學影像與計算機視覺領域專業人士、研究生、媒體、其他有興趣者。
報名方式：感興趣者歡迎加入：
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4.直播間將于2020年6月21日8:00開放，歡迎大家前來觀看。
