今日有幸邀请到业界顶尖学者、腾讯优图lab 医疗AI总监光临了寒舍。做了精彩报告。
报告分三块：
1） 基于投影空间深度学习法的器官自动分割。
投影空间法是一种医学影像上广泛使用的传统方法，因为器官采集到的影像角度各异，需要手工设计特征检测各种角度和尺寸，而投影空间深度学习法可以自动从3D patch上学习特征，也不需要学习角度来进行投影了。速度快而准确。
2） 基于强化学习的特征点检测和血管中心线提取。
这个应用是将强化学习应用于路径规划。人体特征点检测不是姿态估计中的特征点，指的是人体器官的特征点，这些特征点姿态各异，用一个agent在器官中游动，不断选择一个移动方向，让agent更靠近特征点。让agent自学习走迷宫去摸索走到特征点处。
血管中心线提取也类似，agent在血管影像中游走，如果走到血管边缘，则得到一个惩罚，如果没有走到血管边缘，则继续行走，从而将血管中心线提取出来。因为血管中心线是不规则曲线，提取出中心线对于医学上来说具有重大意义。
3） 基于Cycle GAN的多模态图像生成等等。
跨模态医学图像合成讲的是病人有可能缺失某个模态数据，通过其他模态数据合成某个模态数据，补足缺失数据，进行多模态联合分析。这个也是GAN在医疗上的落地热门。
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原文作者：Agent的潜意识；如有侵权，请联系管理员删除。
