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AI医学影像:肺小结节的检测与良恶性判断
Date: 2018/3/8             Browse: 164

Speaker:     Dr.  Mengdi Xu

Time:          Mar   8,   10:15   —   11:45

Location:    Room 1D-104, SIST Building

Host:          Prof. Shenghua Gao

Abstract:

平均每分钟我国就有一名肺癌患者死亡。根据国家癌症中心2016年数据显示,无论发病率还是死亡率,肺癌都占首位。肺癌的发病率和死亡率不断攀升,我国年新发病超过65万例,死亡病例达50万例,吸烟、二手烟、粉尘暴露、环境污染、人口  老龄化等因素都有可能是导致肺癌发病的原因。

及早发现、及早治疗是减少肺癌死亡率的关键。然而,在我国75%的肺癌患者诊断已经是晚期,只有16%的患者生存期可超过5年,但如有早期筛查发现,则可以大大提高患者的生存率。我国目前影像科医生的培养需要较长时间较大投入,AI+医学影像可以有效解决资源不足的问题。结合专家标注和病理数据,通过建立高质量训练集,应用卷积神经网络等深度学习算法进行模型训练和优化,可从CT影像上自动快速识别肺结节并评估结节良恶性,提高CT阅片的效率。

Bio:

徐梦迪博士:现任点内(上海)生物科技有限公司CTO。 2009年毕业于中国科学技术大学,2014年获新加坡国立大学博士学位,之后于新加坡资讯通信研究院任研究员,从事医学影像处理的研究工作。

SIST-Seminar 18007