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首期南京鼓楼医院医学影像人工智能深度学习实战训练营顺利召开
发布时间:2019-01-23 浏览次数:9248次 作者: 来源:

      120日,首期南京鼓楼医院医学影像人工智能深度学习实战训练营在风景优美的南京召开。本次训练营由江苏省研究型医院协会和南京鼓楼医院共同主办,中华医学会影像技术分会协办。此次训练营是第二届鼓楼影像质量与发展论坛的重要核心版块,在前一日比赛和演讲中,各位参赛者及亚专科带头人展现了新时代鼓医影像人的新面貌新风采,获得了参赛评委及与会专家的一致好评,同时举办的CSIT“伦琴杯”全国首届医学影像技术青年质控大赛也博得了满堂喝彩。

      此次会议由中华医学会影像技术分会马新武秘书长和鼓楼医院张鑫主任主持。训练营首先由江苏省研究型医院协会医学影像与人工智能专委会主委,南京鼓楼医院影像科主任张冰教授,东南大学智能影像实验室主任孙钰教授及中华医学会影像技术分会主委付海鸿教授分别致辞,三位专家均指出随着医学影像信息化资源和能力的不断扩张成长,传统医学影像生态圈通过医学影像行业的整体数字化向智能化的快速转型,正在向着智能影像生态圈的发展方向演变与进化。但人工智能在医学影像领域的落地实施与临床实践过程中,面临诸多发展瓶颈,因此本次训练营邀请了诸多致力于算法及软件开发的各位讲师来给各位学员实际演练,希望能够实现让人工智能在实际科研中落地,帮助各位学员解决实际问题。


                          

 

                          

训练营首先由中华医学会影像技术分会医学影像人工智能委员会主委薛蕴菁教授和美国哥伦比亚大学磁共振中心王智顺教授进行了专题报告。薛教授首先为大家带来2018年北美放射学会年会(RSNA)中人工智能技术的最新进展,会上展示了很多已获得FDA认证落地的具体产品,各大公司为医学研究人员搭建的人工智能平台,突出了落地临床的趋势。而中国学者人工智能研究在RSNA上已经占有一定比重,未来大有可为。报告给大家展示了人工智能在影像学中的广阔前景,激发了大家的学习热情。王智顺教授的专题报告具体介绍了人工智能、深度学习与卷积神经网络(CNN)的概念、历史发展和基本原理,向大家介绍了这些计算机算法是如何从真实的生物尤其是人脑神经网络机制抽象而来。随后王教授又通过视觉通路这一经典的经过动物实验神经电生理证实的神经环路,来解释如何构建计算机的神经网络模型,再进一步利用这种神经网络模型应用到功能磁共振数据,构建运动相关通路和丘脑皮层网络的神经环路,来解释人脑的奥秘。王老师深入浅出的讲解,为大家理清了基本概念,为接下来的实战训练铺垫了基础。

                

在专题报告之后,由杨志浩教授和鞠蓉晖教授主持。英伟达深度学习研究院的孙鹏讲师开始具体教学。孙鹏讲师是中国科学院大连化学物理研究所物理化学博士,NVIDIA 健康医疗领域解决方案架构师,参与国内RAPIDS首批用户测试工作。孙老师以“深度学习揭秘”为题,全方位介绍了深度学习概念。从深度学习的发展历史,深度学习与普通机器学习的差异,深度学习的原理,对深度学习神经网络的如何进行训练、反馈、学习的运作方式进行了详细的讲解,并介绍了云平台的深度学习的硬件架构和使用模式,为大家提供了一个可以落地的实用工具平台。紧接着孙老师展开实战培训的“使用DIGITS实现图像分类”课程。通过手把手的教学实现一个基本功能——“识别手写体数字”的神经网络训练,让学员从0开始,完成了通过DIGITS实现一个神经网络的训练、调整、增强的流程,让学员对如何通过DIGITS云平台建立深度学习网络有了一次亲身体会,为未来在医学影像研究中使用深度学习开启了第一步。在实践过程中,东南大学生物医学工程学院的志愿者为训练营学员提供了很大帮助。

                       

     下半场由南京鼓楼医院的杨献峰教授和李丹燕教授主持;课程由四位来自国内医疗影像科技公司的专家分别从自身公司的产品和研究方向,对医学影像中的人工智能、深度学习进行深入具体的理论讲解和产品体验及展示。

      其中,来自依图的胡旻元老师曾在罗氏诊断负责生化免疫产品的全生命周期管理,他从智能科室、智能诊疗和智慧医院三个阶段介绍和展望了从人工智能如何从影像病灶识别,到智能诊断,最后到辅助全套就诊、治疗乃至随访的整个流程的发展方向,及依图公司目前针对各个阶段需求开发的产品功能。

                      

推想的赵卫国老师致力于医疗影像AI的开发,重点介绍给大家了医学影像的人工智能研究整个流程中,各个阶段的技术要点,临床医生如何在其中发挥自己的作用,探讨产学研进行有机合作的模式。并在随后和现场医生进行了产品互动,让大家亲身体验了人工智能的魅力。

                               

图玛深维的徐旖老师,作为一名资深的算法开发者,为大家带来了从CPUGPU,以及深层神经网络(DNN),卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理讲解、生动演示及互动体验。

              

最后,来自联影的廖术老师主要从事的人工智能算法的研究与开发,他为大家介绍了生成对抗网络的基本理论和如何利用这个网络解决医学影像科研中的实际问题,廖老师。几位专家的介绍为大家开拓了视野,尤其是对医学影像方面的人工智能、深度学习有更多的了解和实际体验,为以后在医学影像中通过产学研合作应用人工智能开展工作打下了基础。

              

      最后由中华医学会影像技术分会马新武秘书长致闭幕词,强调了人工智能在医学影像研究中的重要性,希望本次训练营的举办能帮助大家学习方法学,突破瓶颈和难点,能让大家在科研及临床的道路上更进一步。

      一天紧张的紧张课程信息量很大,但各位讲者和学员从头到尾都充满热情,相信此次训练营将大大推动临床影像医生了解、学习和掌握人工智能工具,未来将孕育出高质量高水平的基于人工智能的影像学研究成果!

 

                                                                                                                            通讯员:王正阁 周飞 张鑫

                                                                                                                                     2019123

 

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