报告题目：数学与深度学习相结合的应用案例分享

主 讲 人：吴法

单 位：浙江求是数理医学研究院

时 间：12月7日9:30

腾 讯 ID：512 648 525

摘 要：

深度学习已经广泛用于图像识别，分割任务，但面对模糊，高噪音，样本数量小的医学影像任务，将图割，随机生成树等算法结合的复合算法更能贴近实际需求，本报告分享两个基于图割和随机生成树结合深度学习的应用实例、301医院合作的肝癌影像诊断模型，以及目前已在各地医院使用的自主开发的甲状腺乳腺分割识别软件背后的算法。

简 介：

吴法，浙江求是数理医学研究院研究员。博士毕业于浙江大学，曾在McGill大学从事博士后研究工作。长期从事医学影像相关AI算法的开发，其开发的甲状腺、乳腺智能诊断产品已部署在多家医院。在机器学习领域顶级会议ICML和NIPS等上发表数篇论文，其中引用过百的文章4篇。