目標檢測集成框架在醫學圖像AI輔助分析中的應用

雷鋒網AI研習社按：如何界定AI用於醫學圖像分析時的範疇，設置相關的任務及採用合理的模型方法？醫學圖像分析中目標檢測任務的普遍性，使得開發目標檢測集成框架顯得必要。本次雷鋒網AI研習社公開課剖析了目標檢測已有的框架，重點分享如何對目標檢測框架進行改造，以便在醫學圖像分析中產生更好的效果。

分享主題

目標檢測集成框架在醫學圖像AI輔助分析中的應用

分享嘉賓

吳博

學術背景：吳博先後在清華大學、香港浸會大學求學，並在英國利茲大學完成博士後，師從計算機視覺專家唐遠炎教授等人。與此同時，他也在ICML/ACL等頂級會議發表多篇人工智慧論文。

工業界經驗：2017年創立醫療AI公司：宜遠智能，該公司集結了20多名人工智慧博士以及眾多海內外醫學顧問，為醫療健康領域提供AI增強解決方案，並與多家知名醫院達成合作，並推出成型產品。

創立宜遠智能之前，吳博曾在愛立信大數據研究院任職。還主導過百億級虛擬品電商、數字貨幣系統的業務及數據架構建設與運營。

分享提綱

1. 醫學圖像分析的分類和範疇

2. 目標檢測已有框架用於醫學圖像分析的優缺點

3. 目標檢測集成框架在醫學圖像上的案例介紹

分享時間

9月 25 日（星期二）  20:00

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