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计算机科学与技术学科数据科学研究所学术报告(张涛 江南大学)

发布者:付慧娟   发布时间:2020-07-05  浏览次数:96

报告题目:新型人工智能乳腺癌B超实时诊断系统

报 告 人:张涛  江南大学

报告时间:202078 14:30—15:15

报告地点:腾讯会议,会议ID989 242 796

 

摘要:本项目基于传统的流形学习算法基础上,提出了黎曼协方差描述子、深度黎曼网络,以及基于迁移学习的深度黎曼网络,构建新的特征学习模型,以解决复杂模态下影像数据的分类问题。充分运用现有的浅层网络与深层网络模型,挖掘B超影像数据具备的特征信息与深层知识,采用层次结构化的粗精表达策略级联两种网络模型,并协同多尺度轻量化的学习方法,完成病理目标的高质量检测。提出了基于主动学习的深度迁移学习的识别框架,通过影像数据和医生文本数据,生成多模态数据,解决实际带标签样本少的问题;针对模态相关特征和病理相关特征难以区分的问题,提出了基于深度迁移学习的非线性模型,提高了两类特征的鉴别能力。

 

讲者信息:张涛,博士,副教授。20163月毕业于上海交通大学,获工学博士学位。20154月至201510月在澳大利亚悉尼科技大学电子工程系全球大数据中心(Global Big Data Technologies Centre (GBDTC) at the University of Technology Sydney (UTS))做访问学者。现任江南大学人工智能与计算机学院计算机系副教授。主要从事模式识别、机器学习和计算机视觉的研究和教学工作。在国内外重要学术期刊《IEEE IOT》、《IEEE Transactions on  Industrial Informatics 》、《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》,《Pattern Recognition Letters,Neurocomputing》,《Applied intelligence》,《Biocybernetics and Biomedical Engineering》,《Multimedia Tools and Applications》等以第一作者发表学术论文20余篇,其中SCI检索10篇、EI检索10篇。授权发明专利2项。主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、博士后基金等多项国家及省部级项目。

 

邀请人:郑忠龙、林飞龙