报告题目：基于深度学习的眼底疾病自动化诊断方法研究

报告摘要

眼底疾病是困扰家庭和社会的主要疾病之一。在我国，罹患眼底疾病的人数众多，但具有丰富经验的眼底医生却是比较匮乏，导致医患比严重失衡。因此，开发计算机辅助临床进行自动化诊断的方法显得尤为重要。在本次报告中，将介绍一种基于注意力编码器及多分支结构生成式对抗网络的异常眼底图像检测算法，实现眼底图像数据的增强及异常眼底图像的检测。接着，提出一种基于交叉注意力的多分支网络以实现多种眼底疾病分类任务，该框架充分利用多分支网络及深度、交叉注意力模块融合提取的特征，最终实现眼底多疾病分类。最后，提出一种基于对抗学习及多级稠密传输知识蒸馏算法，实现快速、高效的早产儿视网膜病变检测。

嘉宾简介

谢海，博士。深圳大学副研究员。主要研究方向为医学图像分析、深度学习的医工交叉领域。截至目前发表眼科智能诊断相关论文10余篇，其中以第一作者在Medical Image Analysis、Neural Networks等期刊发表论文5篇，申请2项国家发明专利。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金、广东省基础与应用基础基金青年项目。获全国首届博士后创新创业大赛优胜奖。

特别感谢本次Webinar主要组织者：

赵世杰（西北工业大学）