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Talk預(yù)告｜瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院楊健程：LeFusion - 可控合成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的病灶聚焦擴(kuò)散模型

將門創(chuàng)投

2025-04-08 08:26 ·北京 ·優(yōu)質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域創(chuàng)作者

本期為TechBeat人工智能社區(qū)第675期線上Talk。

北京時間4月9日(周三)20:00，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院博士后楊健程的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是:“LeFusion - 可控合成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的病灶聚焦擴(kuò)散模型”，屆時他將分享LeFusion —— 一種病灶聚焦擴(kuò)散模型用于合成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。相關(guān)工作已入選 ICLR 2025 Spotlight。

Talk·信息

主題：LeFusion - 可控合成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的病灶聚焦擴(kuò)散模型

嘉賓：瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院 · 博士后 - 楊健程

時間：北京時間4月9日(周三)20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

Talk·介紹

LeFusion是一種病灶聚焦擴(kuò)散模型用于合成醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，旨在解決臨床患者數(shù)據(jù)稀缺和長尾分布不均的問題。通過從無病灶圖像生成含病灶的圖像-分割對，LeFusion重新設(shè)計擴(kuò)散學(xué)習(xí)目標(biāo)，聚焦病灶區(qū)域，同時集成正向擴(kuò)散的背景上下文，提升背景保真度和輸出控制能力。生成數(shù)據(jù)顯著提升nnUNet等分割模型的下游任務(wù)性能。

Talk大綱

1. 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的獨(dú)特挑戰(zhàn)以及為什么需要合成數(shù)據(jù)

2. 介紹LeFusion（ICLR 2025 Spotlight）動機(jī)、方法、結(jié)果和分析

3. 簡要擴(kuò)展介紹我們近期的一個相關(guān)工作DiffAtlas

4. 個人介紹和合作信息

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2403.14066 代碼、模型和數(shù)據(jù)： https://github.com/M3DV/LeFusion

論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2503.06748

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

楊健程???????????

瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院 · 博士后???

楊健程，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院 (EPFL) 博士后，主要研究醫(yī)療AI和3D視覺。本科和博士畢業(yè)于上海交通大學(xué)。曾作為訪問學(xué)者在哈佛大學(xué)和EPFL從事研究。已發(fā)表50余篇研究論文，包括Cancer Research / eBioMedicine / TMI / MedIA / CVPR / MICCAI / NeurIPS / ICLR等頂刊頂會，谷歌學(xué)術(shù)累計引用約4000次。擔(dān)任MICCAI 2024/2025 和MIDL 2025的領(lǐng)域主席。他曾入選世界人工智能大會 (WAIC) 云帆獎、斯坦?！叭蚯?%頂尖科學(xué)家榜單”和Forbes 30 Under 30 Asia。他是MedMNIST的作者。