共享人：王楚然
时刻：2022年4月28日12:10-13:10
地址：静园六院211会议室
线上：腾讯会议 307-3682-4275
王楚然，前沿穿插学科研讨院大数据科学研讨中心2021级直博生。研讨方向是核算机视觉与医学图像分析。研讨快乐喜爱：使用因果揣度、敌对生成等思维建模图像先验信息。以第一作者身份在顶级学术期刊和会议（如 ieee tip [if：10.856]、miccai等）宣告多篇学术论文，已请求4项国家创造专利。曾获北京大学校长奖学金、宝钢优良学生奖等。
乳腺 x 线印象被广泛使用于临床中对乳腺癌的前期筛查和前期确诊，而使用核算机辅佐医生确诊，研讨乳腺 x 线病变良恶性确诊算法已变成一大抢手。因为病变方位的标示不易获得，一般需要仅运用图像等级的良恶性金标准学习确诊算法。可是因为乳腺 x 线拍照缘由，被揉捏的腺体在 x 线印象中所体现出的形状有时会与病变混杂或是对病变构成必定程度的遮挡。在这种情况下，对病变区域的方位判别是不是精确变成了良恶性确诊功能体现的要害。而且病变形状凌乱多样，不一样的形状表征了不一样的恶性概率。因而在断定了病变区域后，如何学习到真实与病变良恶性有关的特征关于良恶性确诊功能的前进也至关重要。在这儿，咱们将归纳运用图神经网络、解耦学习、因果揣度等办法为前进病变定位精确性、发掘真实与良恶性有关的特征等方面供给处置方案。
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