自动化所举办IEEE Fellow系列讲座

2013-05-06

  5月3日上午,“IEEE Fellow系列讲座”在自动化所举行,本期报告会邀请了美国南佛罗里达大学(USF)计算机科学和工程学院副主任Dmitry Goldgof教授作题为“Image Analysis and Data Mining in support of Radiomics”的报告。

  “Radiomics”项目是指从大量临床CT、PET和MRI等影像数据中提取高代表性定量特征,并对其进行分析,从而对病例数据进行病变诊断和预测等工作。Dmitry Goldgof教授详细分析了基于“Radiomics”项目的图像分析和数据挖掘工作。在该项目中,所有数据均采自标准治疗临床数据,从而构建一个特别大的潜在病例池。在此基础上,将数据特征和基因特征以及蛋白质特征联系起来,并将该数据建立可表征和可预测模型。

  “Radiomics”的核心假设是这些模型可以包含生物学或者医学数据,从而提供有价值的诊断和预测信息。可以将“Radiomics”分成五个有挑战性的过程:(a)数据获取和重建;(b)图像分割和绘制;(c)特征提取和定量分析;(d)数据库建立和数据分享;(e)信息学分析。每个过程都有其特定的挑战性问题,例如我们需要针对数据获取和重建建立最佳协议;同时,对于分割算法来说,需要研发鲁棒的算法以及加入最小量的人工输入;而特征提取需要很好地反映单个个体数据的复杂性,但是又不能过于复杂以及出现冗余;最后,针对数据的统计学分析必须进行最优化,因为“Radiomics”目前还不是一个成熟的研究领域。

  在提问交流环节,在场的老师和同学对该项研究表现了浓厚的兴趣,踊跃发言提问,Dmitry Goldgof教授结合个人的研究成果和目前China-US生物医学项目合作进展的把握,针对所提出的问题进行了细致解答,并对未来中美双方项目推动给予很好地期望。

  Dmitry Goldgof教授因其对计算机视觉和生物医学应用的杰出研究而当选IEEE Fellow,并因其在计算机视觉,模式识别和生物医学工程领域的杰出研究当选IAPR(国际模式识别联合会)Fellow。

  

(复杂系统管理与控制国家重点实验室 李秀丽)

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