雷锋网AI研习社按：本周四（10月24日）晚8:00点，「大讲堂」第127讲邀请到了亚利桑那州立大学生物医学信息学系博士周纵苇来分享，本场主题为「通用医学影像三维预训练模型 Models Genesis 拓展解析」
上一期我们主要聚焦自动驾驶，这次我们来讲讲通用医学影像三维预训练模型“Models Genesis”，本次分享依旧对AI研习社成员免费开放。
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分享主题
通用医学影像三维预训练模型 Models Genesis 拓展解析
分享嘉宾
周纵苇，现为美国亚利桑那州立大学的生物医学信息学系的博士生，师从梁建明教授。研究方向包括计算机视觉和医学影像分析，旨在减少计算机辅助诊断、治疗和手术繁琐的人工标记的工作量。他已在本领域的顶级会议上发表多篇论文，包括CVPR，ICCV，MICCAI等。在国际顶级医学影像会议（MICCAI）中，他被授予青年学者成就奖（Young Scientist Award）。
分享背景
通用医学影像三维预训练模型“Models Genesis”首次发布于MICCAI-2019。它为训练三维模型提供强大的权重初始化，在提高准确率和稳定性的同时，大大降低了训练三维模型的时间和难度。在医学影像分析领域，特别对于三维的医学模态（例如CT和MRI），Models Genesis的迁移学习能力远超于在ImageNet中预训练的模型效果，有望成为三维迁移学习的标配。
分享提纲
通用医学影像三维预训练模型Models Genesis简介
综述现有的自监督学习方法
拓展讲解Models Genesis背后的自监督学习策略
回顾在MICCAI-2019中针对Models Genesis得到的宝贵提问和反馈
Models Genesis实战应用
简述我们在ICCV-2019的工作：Fixed-Point GAN
分享时间
2019 年 10月 24 日 （周四）晚上 20：00（北京时间）
直播链接
http://www.mooc.ai/open/course/692
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