一、报告时间
2023年6月5日（周一）14:00-16:00
二、报告地点
敏学楼406
三、报告题目
不确定性引导的半监督医学影像分割
四、主讲人
杨旸，上海交通大学电信学院计算机科学与工程系教授，博士生导师。上海交通大学-美国加州大学联合培养博士（2003-2009），加州大学河滨分校访问学者（2012-2013），主要从事机器学习、数据挖掘以及生物医学信息学等交叉研究。近五年主讲本科生和研究生课程12门次，授课人数1000余人，立项上海交通大学第五批在线示范课程建设项目；主持国家自然科学基金面上项目2项、国防军科委重点项目课题负责人2项、上海市自然科学基金等，参与国家重点研发计划课题、上海市基础重点项目等。在重要国际期刊和会议上发表学术论文50余篇，其中JCR一、二区论文35篇。担任IEEE和ACM会员、CCF生物信息专委会委员、人工智能学会生物信息与人工生命专委会委员等。
五、内容简介
尽管半监督学习已经成为解决医学影像分割中标注数据缺乏的有效途径，它的能力仍然受到一些限制：难以量化未标记数据的可靠性，缺乏有效的策略来利用具有模糊预测的未标记区域等。为了解决这些问题，该研究提出基于不确定性引导的半监督医学影像分割方法，包括融合认知不确定性和随机不确定性的学习框架，以及不确定启发的原型一致性学习思路。通过实现不确定性引导的半监督学习，降低了模型对数据的依赖，提升了模型的分割表现，增强了在噪声、模糊场景下的鲁棒性。该方法成功应用于胰腺、左心房、主动脉夹层三种分割任务，实现仅用20%的训练数据标注达到全监督下相同网络的效果，相比现有半监督方法分割精度显著提高。该研究通过一种可行的、高效的方式同时考量了认知不确定性和随机不确定性，为深度学习系统中的不确定性建模提供了新思路。
人工智能学院
2023年6月1日
