MICS在线学术讲座汇总（2020年度）

信息来源：发布日期：2022-11-02

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讲座时间

嘉宾

题目

主持人

23 (20-01)

简介 | 视频

2020-01-07

高跃（清华大学）

计算病理与基因组学数据的整合分析(计算病理专题报告之二)

庄吓海（复旦大学）

24 (20-02)

简介 | 视频

2020-02-18

刘士远（上海长征医院）

史河水（武汉协和医院）

沈定刚（北卡罗莱纳大学教堂山分校）等

新冠肺炎影像诊断及AI系统进展

施俊（上海大学）

25 (20-03)

简介 | 视频

2020-03-03

黄昆（美国印第安纳大学）

计算病理与基因组学数据的整合分析(计算病理专题报告之二)

徐军（南京信息工程大学）

26 (20-04)

简介 | 视频

2020-03-31

牛海军（北京航空航天大学）

超声在生物组织力学特性测量方面的应用

许燕（北京航空航天大学）

27 (20-05)

简介 | 视频

2020-04-14

刘日升（大连理工大学）

优化观点下的深度学习及其在医学影像领域中的应用

王洪凯（大连理工大学）

28 (20-06)

简介 | 视频

2020-04-28

窦琪（香港中文大学）

深度学习在医学图像分割中的模型泛化性能研究

王连生（厦门大学）

简介 | 视频

2020-05-14

——

2020-05-15

Imaging AI based Management of COVID-19 Webinar Series

MICCAI Society & MICS

30 (20-07)

简介 | 视频

2020-06-02

夏勇（西北工业大学）

医学影像小数据深度学习

雷柏英（深圳大学）

31 (20-08)

简介 | 视频

2020-06-16

唐晓颖（南方科技大学）

Large deformation diffeomorphic metric mapping with applications in neuroimaging and computer vision(高度形变微分同胚度量映射及其在神经影像和计算机视觉中的应用)

陈宇飞（同济大学）

32 (20-09)

简介 | 视频

2020-06-30

高飞（上海科技大学）

光声成像：硬件系统启发的算法设计

王满宁（复旦大学）

简介 | 视频

2020-07-18

——

2020-07-19

第七届医学图像计算青年研讨会

MICS

34 (20-10)

简介 | 视频

2020-07-28

柏文佳（伦敦帝国理工学院）

机器学习在心脏图像分析中的应用

庄吓海（复旦大学）

35 (20-11)

简介 | 视频

2020-08-11

郭翌（复旦大学）

基于深度学习的超声影像超分辨率重建及分析方法

杜少毅（西安交通大学）

36 (20-12)

简介 | 视频

2020-08-25

秦宸（爱丁堡大学）

机器学习在核磁共振图像重构及分析中的研究

王连生（厦门大学）

37 (20-13)

简介 | 视频

2020-09-08

何旭明（上海科技大学）

关于图像语义分割和对齐问题中的弱监督策略

魏本征（山东中医药大学）

38 (20-14)

简介 | 视频

2020-09-22

高盛华（上海科技大学）

Encoding Structure-Texture Relation with P-Net for Anomaly Detection in Retinal Images

高跃（清华大学）

39 (20-15)

简介 | 视频

2020-10-13

刘赐融（中国科学院神经科学研究所）

狨猴脑图谱计划

赵世杰（西北工业大学）

40 (20-16)

简介 | 视频

2020-10-27

彭廷莹（亥姆霍兹人工智能合作部）

机器学习在显微镜生物和病理图像中的应用

史勇红（复旦大学）

41 (20-17)

简介 | 视频

2020-11-10

何晖光（中科院自动化所）

基于”What”和“Where”的视觉神经信息编码方法

何宏建（浙江大学）

42 (20-18)

简介 | 视频

2020-11-24

向德辉（苏州大学）

视网膜OCT图像处理算法研究

袭肖明（山东建筑大学）

43 (20-19)

简介 | 视频

2020-12-08

高智凡（中山大学）

心血管医学影像分析

乔立山（聊城大学）

44 (20-20)

简介 | 视频

2020-12-22

Yu-Ping Wang（Department of Biomedical Engineering, Tulane University）

Integration of multi-modal brain imaging and genomics data with both linear and deep collaborative learning

黄美燕（南方医科大学）

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