报告人：孙剑 西安交通大学教授

报告时间：4月13日16:30

报告地点：Zoom ID：210 089 8623 密码:123456

主办单位：数学与统计学院

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  报告摘要：深度学习已经成为当前智能影像分析领域中的前沿方法与工具。本报告将首先以医疗影像为例介绍人工智能方法所面临的基本挑战，以及深度学习技术的弱点与不足，进一步介绍三方面研究工作。（1）针对深度学习的黑箱特性以及可解释性不足的问题，介绍如何结合医疗影像的成像机制与领域知识，发展融入领域知识的模型驱动深度学习方法；（2）针对当前深度学习方法在多模态/多中心应用中的推广性和自适应能力弱的问题，介绍深度学习在领域自适应、跨模态影像生成等方面的研究进展；（3）针对非欧式空间数据（例如点云或图结构数据）分析应用需求，介绍非欧式空间上的深度学习方法及其在图像分割与点云分析中的应用。

  孙剑，西安交通大学数学与统计学院教授，2003年毕业于电子科技大学应用数学学院，2009年获得西安交通大学应用数学博士学位。主要关注人工智能与图像分析的数学模型与算法研究，2016年入选基金委优青项目。曾在微软亚洲研究院、美国中佛罗里达大学、法国巴黎高等师范学院与法国国家信息与自动化研究院做博士后或访问学者。获得陕西省自然科学奖一等奖、中国工业与应用数学学会优秀青年学者奖。担任计算机视觉领域权威期刊IJCV编委、计算机视觉与医学影像领域顶级国际会议ICCV、ECCV、MICCAI领域主席。