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Dr. Xiao-Yun Zhou 学术报告
发布时间: 2020-06-16

Image2Mesh: 传统机器学习->深度学习->图学习探索之路

Dr. Xiao-Yun Zhou

 

【摘要】

手术从传统开腔进化到微创,再到新一代机器人辅助微创,对术中导航的质量和速度要求越来越高。目前的成像设备(包括CT,MRI和超声)只能实时获取2D图像,而机器人强烈依赖于3D信息(包括点云和网格)。因此,从图像到网格,尤其是从单张图像到网格的重建在机器人辅助微创手术中至关重要。与传统的降维(比如分类问题)和等维(比如分割问题)不同,Image2Mesh是一个升维的过程。在此演讲中,本人将介绍博士期间逐步探索和追求,运用端到端学习实现Image2Mesh的工作(包含MedIA2018, MICCAI2019, MICCAI2020三篇论文)。由传统机器学习(Multi-stage Image2Mesh)->深度学习(Image2Pointcloud)->深度+图卷积学习(One-stage Image2Mesh)的探索之路。

 

【人物简介】

周晓云2014年硕士毕业于清华大学生物医学系,博士就读于帝国理工计算机系,博士导师是Guang-Zhong Yang院士和Su-Lin Lee博士。科研愿望是用机器学习解决机器人进手术室的技术壁垒,主要为术中导航方面,从2D/3D医学图像分割到Image2Mesh重建到机器人3D路径规划。科研方向为机器学习,深度学习,图学习,计算机视觉。在医学图像处理和机器人领域顶会顶刊(MedIA, RAL, ICRA, MICCAI, IROS)发表多篇论文。担任MICCAI-DART, MICCAI-MMMI, HSMR-DL等的Program/Area Chair。

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