如何开发开源研究数据:以医学图像为例
如何开发开源研究数据:以医学图像为例
时间:
2021/01/26 13:30 - 15:30
地点:
上海交通大学闵行校区人工智能研究院500会议室
名额:
可容纳100人

活动介绍

支撑人工智能和机器学习快速发展的一大支柱是数据。在学术界、工业界的努力下,目前业界已经有了各式各样的数据集;但考虑到研究问题的广泛性和演进性,总是需要源源不断的标准数据集来支撑新的研究。

活动安排

13:30-14:30 学术分享
14:30-15:00 观点碰撞
15:00-15:20 产业洞见
15:20-15:30 交流讨论

内容安排

白玉兰开源联合Graviti共同策划此次数据集分享活动,邀请上海交通大学博士生杨健程分享:
1、研究者为什么以及如何建立自己的数据集;
2、两个医学图像的例子:
RibFrac肋骨骨折数据集和MICCAI 2020挑战赛
MedMNIST数据集和医学图像分类十项全能基准
3、开发开源研究数据的关键要点

业界数据集也为研究者提供必要支持,为此Graviti计算机视觉算法工程师杨浩特将分享:如何让算法工程师专注于算法开发。
算法工程师在数据中被消耗,大量的时间囿于处理繁杂的数据工作。Graviti试图在数据的获取、托管、使用环节,给到开发者团队以深度的效率提升方案。公开数据集开源社区(OpenDatset)与非结构化数据管理工具(TensorBay)协同,解决AI开发中的数据痛点,让算法工程师专注于算法开发。

讲师介绍

杨健程 上海交通大学博士生
主要研究医学图像分析、3D计算机视觉和可信机器学习,已发表10余篇(共同)一作顶刊顶会论文,包括Cancer Research,EBioMedicine,CVPR,MICCAI,NeurIPS等。担任10余个学术期刊、会议审稿人,多次在国际AI挑战赛中名列前茅,并作为主要组织者举办了MICCAI 2020肋骨骨折挑战赛。
个人主页:https://jiancheng-yang.com

杨浩特 Graviti 计算机视觉算法工程师
毕业于上海交通大学计算机系CMACH实验室,研究方向生成对抗网络

活动报名

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