MICCAI 2019 :纪录、风向与学术考虑

时间:2019-11-06
原标题:MICCAI 2019 :纪录、风向与学术考虑 MICCAI Society 主席Leo Joskowicz说,为了这次MICCAI,沈定刚教授和刘天明教授做了很长时刻的预备,他们完结的十分超卓。我觉得多年今后,人们都会记住本年的这次盛会。 作者 | 李雨晨 10月13-17日,MICCAI 2019在深圳举行,为期5天的大会上,来自世界各地的学者合力奉献了一场“学术盛宴”。 MICCAI Society 主席Leo Joskowicz在MICCAI期间表明,人工智能和深度学习的力气在不断增强,但不同的临床范畴和技能范畴也存在多样性,这次MICCAI上的研讨会和论文都是创纪录的。而且,来自科学界和商业界不同范畴的爱好日益稠密。 这股爱好也直接反映在了注册人数、论文上:MICCAI的注册人数打破2300人,较2017年翻了一倍;投稿数量大幅添加较上一年添加63%,终究的录入数量到达了538篇。 此外,本年的tutorials、workshops和challenges的数量到达创纪录的60多个,研讨会和赛事乃至延长到晚上;20多家企业成为本次大会的赞助商;大会一共赞助了113名学生前来参会,其间48名是本科生。 这些都是MICCAI 2019留下的亮点成果。 会议举行前夕,曾有一个小插曲:由于MICCAI 2019的注册人数已超2000人,而主会场只能包容1500人左。为此,大会主席沈定刚教授曾发了一条朋友圈,提早搜集自愿者在分会场参会。虽是无法之举,但也直接说明晰本次MICCAI的火爆程度。 作为医学印象剖析职业的尖端学术会议,MICCAI能够说是该范畴研讨的风向标。而从一年一度的大会上,咱们也能够嗅到来自未来的气味。 大会主席评述青年科学家奖 首要,咱们先看一下本年的MICCAI青年科学家奖(Young Scientist Award,YSA)。青年学者是学术研讨的中坚力气,该奖项赞誉由青年科学家编撰的质量最高的论文,每年最多颁布五份YSA。本年MICCAI共录入了538篇文章,而这5篇文章,能够说是“百里挑一”的精华。 雷锋网AI掘金志也在榜首时刻拿到了大会主席沈定刚教授对这5篇论文的点评。
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(MICCAI 2019大会主席 沈定刚教授) 1、Models Genesis: Generic Autodidactic Models for 3D Medical Image Analysis 作者:Zongwei Zhou, Vatsal Sodha, Md Mahfuzur Rahman Siddiquee, Ruibin Feng, Nima Tajbakhsh, Michael Gotway, Jianming Liang 点评:这篇文章的奉献是规划了一个针对三维医学图画剖析的预练习模型,这样处理了曾经咱们只能用 ImageNet 里的二维数据练习出来的预模型,而且得到更好的作用;在5个医学图画的切割和分类问题上获得抢先的作用;在作者的口头发言中也给出了开源代码(https://github.com/MrGiovanni/ModelsGenesis)。 2、Deep Multi Label Classification in Affine Subspaces 作者:Thomas Kurmann, Pablo Márquez Neila, Sebastian Wolf, Raphael Sznitman 点评:首要的奉献是在多类分类使命中,将不同类型的样本映射到预先界说好的具有依靠联系、而且均匀分布在整个特征空间中的相应子空间,而不是像传统办法中仅仅简略将不同类型的样本映射到间隔较远的不同子空间。 3、Diagnosis-guided multi-modal feature selection for prognosis prediction of lung squamous cell carcinoma 作者:Wei Shao, Tongxin Wang, Zhi Huang, Jun Cheng, Zhi Han, Daoqiang Zhang, Kun Huang 点评:这篇文章要处理的问题是用病理图画和基因数据来猜测生存期。一般的特征挑选办法是用单使命的办法完结特征挑选。这篇文章的基本思想是把生存期猜测和临床确诊信息猜测作为多方针使命来进行特征挑选(尽管临床确诊信息的猜测不是这篇文章的方针)。在揭露数据集上,跟其他办法比较,有3%左右的精度进步。 4、Fully convolutional boundary regression for retina OCT segmentation 作者:Yufan He, Aaron Carass, Yihao Liu, Bruno Jedynak, Sharon Solomon, Shiv Saidha, Peter Calabresi, Jerry Prince 点评:眼底图画切割一般是先做像素切割,然后估量出不同层的鸿沟。不过,这样的切割办法无法端到端地优化整个切割使命,而且每一层鸿沟的滑润性和层与层之间的前后联系都没有在一个网络中归纳优化。这篇文章的首要主意是将一切的切割使命(像素切割、鸿沟估量和相邻鸿沟的联系)都放在一个网络来优化,这样能够到达全体优化的意图,而且得到好的成果。 5、Clustering of longitudinal shape data sets using mixture of separate or branching trajectories 作者:Vianney Debavelaere, Alexandre Bône, Stanley Durrleman, Stéphanie Allassonnière 点评:这篇文章首要想处理随时刻改换的形状数据的聚类问题;作者提出了一个混合模型来处理成长过程中一类变成多类(例如两类)的问题。在脑老化的运用中,该办法能够发掘出海马形状随年纪老化分红两个子类。 深度学习是热门,但不是仅有 看完了最佳论文,咱们再看研讨趋势。 在为期5天的大会上,让AI掘金志形象最为深化的一句话,来自2014年当选为MICCAI Society fellow的英国帝国理工学院教授Daniel Rueckert。 在承受采访时,他慨叹道:“Deep learning is now dominating everything in this area. There are virtually no talks without deep learning。”(深度学习“控制”了医学印象剖析范畴,现在简直无人不谈深度学习)