21年10月9日上午，英国正版365官方网站第146期青年学术沙龙暨研究生科研能力提升系列活动在线上线下如期举行。多伦多大学Sunnybrook研究所的郭富民博士为同学们带来了此次报告。
郭博士在加拿大西部大学罗巴兹研究所获得生物医学工程博士学位，在加拿大自然科学与工程研究理事会和班廷奖学金的支持下，他一直在多伦多大学Sunnybrook研究所和医学生物物理系从事博士后工作。他的研究重点是开发和应用机器学习方法，用于肺和心脏图像分割配准、运动校正和图像引导治疗干预的生物标志物量化。他于2021年获得约翰·查尔斯·波兰尼医学奖，是自1987年以来中国首位获得该医学奖的人。在医学期刊Med. Image Anal., IEEE TMI, Radiology, Mag. Reson. In Med 以及Eur. Respir. J.上发表论文30余篇。并长期积极担任JACC , Radiology, IEEE TMI, 以及Med. Image Anal.等期刊的审稿人。
深度学习算法应用于心脏磁共振图像分割时，在使用小数据集、稀疏注释和在未知区域进行检验时，往往会出现性能下降的问题。在本次演讲中，郭博士为我们介绍了一种他开发的方法来解决这些关键问题，以促进基于U-net++集成算法的深度学习在心脏分割任务中的更广泛应用。这是一种标签融合算法，将分割预测与全局最优结合起来。利用融合分割初始化了一种融合左心室形状先验和U-net++集合分割不确定性的连续核分割算法。在使用稀疏注释的少样本小数据集训练算法，并在多个未见过的数据集上进行测试的过程中，验证了LV分割算法中每个部分和整个算法的实用性。这些结果表明，该方法有助于提高深度学习在研究和临床应用中的适用性。
郭富民博士的报告十分精彩，同学们获益匪浅。最后，郭博士和同学们针对相关学术问题进行了热烈的讨论，讲座在热烈的掌声中圆满结束。
图：刘魁元
文：刘魁元
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