题  目：基于深度学习技术的数字病理切片分析

内容简介：随着深度神经网络模型在图像处理与识别领域得到广泛而成熟的应用，越来越多用于处理数字病理切片的深度学习方法被提出。本讲座将介绍数字病理切片的概念、获取、处理，染色归一化，基于非深度学习的传统图像处理算法，以及若干有代表性的基于深度神经网络的细胞分割分类模型。最后，本讲座介绍一个最新的标签高效式的细胞核分割框架，以及一种全新的基于结构嵌入的细胞分类模型。

报告人：李灏峰  博士

报告人简介：李灏峰博士，现于深圳市大数据研究院担任研究科学家，2015年于中山大学计算机系获理学学士学位，2020年于香港大学计算机系获博士学位。其研究方向包括医疗影像分析、脑核磁成像分析、组织病理学图像分析和计算机视觉等，在该方向著名期刊和会议发表论文十多篇，包括IEEE TMI, MedIA, MICCAI, ICCV, AAAI, ACM MM, IEEE TIP, IEEE TCyb, ISBI等。李灏峰博士是知名期刊和会议IEEE TPAMI, IEEE TIP, IEEE TCYB, Pattern Regconition, Neurocomputing, NeurIPS, MICCAI等的审稿人。他是IEEE电气电子工程师学会、中国计算机学会和广东省卫生信息网络协会病理数字化应用分会的会员，并被评为深圳市海外高层次人才。他目前作为项目负责人主持中国国家自然科学基金项目一项，和广东省基础与应用基础研究基金面上项目一项。他曾带领团队于2022年12月参加NeurIPS 全球细胞分割挑战赛并在一百多支参赛队伍中获得亚军。详见主页 http://haofengli.net/

时  间：2023年4月27日（周四）晚上 20：00 始

地  点：在线会议ID：475-528-441

会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/pXU0j628WgrJ

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2023年4月26日