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深度学习如何改变医疗影像分析
医疗影像 2018/03/23 19:00:00
课程讲师
陈韵强 图玛深维首席科学家

陈韵强少年成名,17岁时以全国物理竞赛广西省冠军保送清华大学生物医学工程专业。毕业后进入中国自然科学最高学术机构-中国科学院自动化研究所,专攻人工智能专业,师从国务院科技部副部长马颂德教授。 1998年赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程系攻读博士学位,成为计算机视觉之父黄煦涛教授(Thomas S. Huang)的嫡传弟子。

陈韵强博士在计算机视觉、人工智能以及医学图像方面发表了数十篇被广泛引用的论文和专利,包括人工智能方面的顶级学术会议CVPR、ICCV和期刊TPAMI。

陈韵强博士曾分别在美国西门子研究院和高通公司担任资深高级研发科学家职务,有着十多年丰富的人工智能以及医疗影像产品开发经验。他在西门子期间领导的图像增强和重建算法项目,获得更优秀的高质量图像,成功替代瑞典ContextVision公司算法,帮助西门子摆脱对第三方公司依赖。

2017年9月,陈韵强博士加入图玛深维担任首席科学家职务。他的计算机视觉学和深度学习的强力背景,以及西门子超高端医疗设备图像处理的研发经验,与图玛深维在人工智能医学图像领域的发展完美契合。

陈韵强
图玛深维首席科学家

陈韵强少年成名,17岁时以全国物理竞赛广西省冠军保送清华大学生物医学工程专业。毕业后进入中国自然科学最高学术机构-中国科学院自动化研究所,专攻人工智能专业,师从国务院科技部副部长马颂德教授。 1998年赴美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电子与计算机工程系攻读博士学位,成为计算机视觉之父黄煦涛教授(Thomas S. Huang)的嫡传弟子。

陈韵强博士在计算机视觉、人工智能以及医学图像方面发表了数十篇被广泛引用的论文和专利,包括人工智能方面的顶级学术会议CVPR、ICCV和期刊TPAMI。

陈韵强博士曾分别在美国西门子研究院和高通公司担任资深高级研发科学家职务,有着十多年丰富的人工智能以及医疗影像产品开发经验。他在西门子期间领导的图像增强和重建算法项目,获得更优秀的高质量图像,成功替代瑞典ContextVision公司算法,帮助西门子摆脱对第三方公司依赖。

2017年9月,陈韵强博士加入图玛深维担任首席科学家职务。他的计算机视觉学和深度学习的强力背景,以及西门子超高端医疗设备图像处理的研发经验,与图玛深维在人工智能医学图像领域的发展完美契合。

付庆平 NVIDIA 高级系统架构师

2013年参加工作以来,付庆平先后从事高性能计算系统运行与维护、高性能计算系统架构及深度学习算法平台开发、测试与调优工作。目前付庆平在NVIDIA负责HPC和深度学习方向GPU超算系统架构工作。

付庆平
NVIDIA 高级系统架构师

2013年参加工作以来,付庆平先后从事高性能计算系统运行与维护、高性能计算系统架构及深度学习算法平台开发、测试与调优工作。目前付庆平在NVIDIA负责HPC和深度学习方向GPU超算系统架构工作。

课程提纲
  • 走出癌症认知和诊断误区;
  • 深度学习在推动智能医疗方面的应用;
  • 如何更好地为医疗影像分析训练算法;
  • 图玛深维σ-Discover Lung系统详解;
  • σ-DiscoverLung在肺结节临床检测和诊断的实践案例
  • 面向人工智能应用的计算引擎V100特性及DGX硬件设计
  • NVIDIA DGX软件堆栈解决方案
  • 使用DGX-1搭建人工智能高性能计算集群
课程简介

在智能医疗领域,图片诊断是一个非常重要的发展方向。由于医疗影像以静态图片呈现,有利于机器学习和分析,甚至在部分领域,人工智能阅片的能力已经超过了部分专业医生。对于相关科室的医生来说,人工智能技术在医疗影像分析方向的应用将大幅减少医生阅片时间,提高工作效率,降低误诊率;对患者来说,人工智能在医疗影像方面的应用将帮助他们更快的完成健康检查,获取更可靠的诊断结果。

去年5月,在2017年度GPU技术大会(GTC)上,英伟达发布了超级计算机NVIDIA DGX Station。作为针对人工智能开发的GPU工作站,NVIDIA DGX Station的计算能力相当于400颗CPU,而所需功耗不足其1/20,而计算机的尺寸恰好能够整齐地摆放在桌侧。数据科学家可以用它来进行深度神经网络训练、推理与高级分析等计算密集型人工智能探索。

作为致力于将深度学习人工智能技术引入到智能医学诊断的系统开发商,图玛深维采用了DGX Station以及CUDA并行加速来进行神经网络模型的训练。并在此基础上开发出了σ-Discover Lung智能肺结节分析系统。σ-Discover Lung系统能够帮助医生自动检测出肺结节、自动分割病灶、自动测量参数,自动分析结节良恶性、提取影像组学信息、并对肺结节做出随访,大幅度减少结节筛查时间,减少读片工作量,提高结节的检出率,并且提供结节的良恶性定量分析,提高筛查的效果。σ-Discover Lung系统于去年8月发布。凭借在AI领域的创新和对医疗行业的贡献,图玛深维去年5月获得“NVIDIA 2017中国人工智能初创公司挑战赛”冠军。去年12月,图玛深维完成软银中国领投的2亿人民币B轮融资。

当然,并不只有DGX Station在助力智能医疗,NVIDIA更早发布的超级计算机DGX-1也已经在医疗行业快速商用。去年9月,NVIDIA宣布已经向美国MGH&BWH CCDS研究中心出货了第一台基于Telsa V100计算卡的DGX-1,帮助他们建立医疗图片智能分析AI系统。

为此,智东西联合NVIDIA、图玛深维一起组织第一期NVIDIA实战营。本期实战营将于北京时间3月23日11:00(美国时间3月22日20:00)进行,由图玛深维首席科学家陈韵强、NVIDIA高级系统架构师付庆平先后主讲,主题为《深度学习如何改变医疗影像分析》。

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