报告题目：多模态计算病理基准模型：挑战和未来
报告时间：2024年11月9日14:30
报告地点：开云在线注册B404会议室
报告人：陈浩
报告人国籍：中国
报告人单位：香港科技大学
报告人简介：陈浩，香港科技大学计算机科学与工程系和化学与生物工程系助理教授，港科大-华中科技大学同济医学院附属协和医院医工交叉联合创新中心主任，研究兴趣包括计算病理，多模态数据融合，医学图像分析，可解释深度学习等。在MICCAI、IEEE-TMI、MIA、CVPR、ICCV、Nature Communications、Lancet Digital Health、Nature Machine Intelligence、Jama等顶级期刊和会议发表论文200余篇（谷歌学术引用28000余次，h-index 67），连续入选斯坦福大学全球排名前2%科学家名单。曾获得2023年亚洲青年科学家、国家教育部优秀成果二等奖、北京市科技进步一等奖、2019年人工智能医学影像顶级会议MICCAI青年科学家影响力奖等奖项，担任包括IEEE TMI、TNNLS、J-BHI和CMIG等期刊编委，担任ICLR、CVPR、ACM MM、MICCAI等多个国际会议的领域主席和程序委员，曾带领团队获得15余项国际医学图像分析的挑战赛冠军。
个人主页：https://cse.hkust.edu.hk/~jhc/
报告摘要：人工智能基准模型极大地提高了视觉计算和自然语言处理等诸多领域的识别性能。尽管在上述领域取得了突破，其在多模态计算病理中的分析与应用仍有待探索，尤其针对计算病理基准模型构建和多模态异构数据融合等。本次报告将分享我们在面向癌症精准诊疗的计算病理基准模型研发和多模态数据融合方面的最新进展，以及在癌症诊断、疗效预测和预后等方面的应用和挑战。
