報告題目：多模態(tài)計算病理基準(zhǔn)模型：挑戰(zhàn)和未來

報告時間：2024年11月9日14:30

報告地點：437bwin必贏國際官網(wǎng)B404會議室

報告人：陳浩

報告人國籍：中國

報告人單位：香港科技大學(xué)

報告人簡介：陳浩，香港科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程系和化學(xué)與生物工程系助理教授，港科大-華中科技大學(xué)同濟醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院醫(yī)工交叉聯(lián)合創(chuàng)新中心主任，研究興趣包括計算病理，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，醫(yī)學(xué)圖像分析，可解釋深度學(xué)習(xí)等。在MICCAI、IEEE-TMI、MIA、CVPR、ICCV、Nature  Communications、Lancet Digital Health、Nature Machine Intelligence、Jama等頂級期刊和會議發(fā)表論文200余篇（谷歌學(xué)術(shù)引用28000余次，h-index 67），連續(xù)入選斯坦福大學(xué)全球排名前2%科學(xué)家名單。曾獲得2023年亞洲青年科學(xué)家、國家教育部優(yōu)秀成果二等獎、北京市科技進步一等獎、2019年人工智能醫(yī)學(xué)影像頂級會議MICCAI青年科學(xué)家影響力獎等獎項，擔(dān)任包括IEEE TMI、TNNLS、J-BHI和CMIG等期刊編委，擔(dān)任ICLR、CVPR、ACM MM、MICCAI等多個國際會議的領(lǐng)域主席和程序委員，曾帶領(lǐng)團隊獲得15余項國際醫(yī)學(xué)圖像分析的挑戰(zhàn)賽冠軍。

個人主頁：https://cse.hkust.edu.hk/~jhc/

報告摘要：人工智能基準(zhǔn)模型極大地提高了視覺計算和自然語言處理等諸多領(lǐng)域的識別性能。盡管在上述領(lǐng)域取得了突破，其在多模態(tài)計算病理中的分析與應(yīng)用仍有待探索，尤其針對計算病理基準(zhǔn)模型構(gòu)建和多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合等。本次報告將分享我們在面向癌癥精準(zhǔn)診療的計算病理基準(zhǔn)模型研發(fā)和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方面的最新進展，以及在癌癥診斷、療效預(yù)測和預(yù)后等方面的應(yīng)用和挑戰(zhàn)。