Asoke K. Nandi教授做客我校“前沿科学报告”

4月26日下午，应科技处、前沿院与电子信息与人工智能学院邀请，Asoke K.Nandi教授做客我校“前沿科学报告”，作了题为“Light-weight Networks for Abdominal Image Segmentation”的学术报告。本次报告举行地点为实验楼2B-211报告厅，由电智学院副院长雷涛主持，学院相关专业教师和研究生聆听了此次报告。

Nandi教授首先简要介绍了人工智能在医疗中的应用，包括脑部肿瘤检测，超声肿瘤筛查等。由此引入现阶段腹部图像分析所面临的挑战，首先就是低成像质量，包括低对比度、边缘模糊、器官形状不规则及大规模变动等，对此，Nandi教授介绍的应对策略包括：采用高分辨率网络以及使用特征融合来解决语义鸿沟问题。第二个挑战是CT、MRI都是3D数据，在处理时需要训练更大型的模型，难度更高，相应的策略是使用2.5D的网络来进行处理。随后Nandi教授向同学们提出了一个问题——“为什么轻量级网络很重要？”在解答问题的过程中用容易理解的例子为同学们讲述了过拟合的概念并向大家介绍了轻量级网络设计的原理及理论基础。最后，Nandi教授总结了其所做的工作，包括用于肝脏分割的轻量级V-Net，用于肝脏和肝脏肿瘤分割的可变形网络以及用于左心房分割的半监督分割网络。并表示今后的工作会放在基于自监督学习的腹部图像分割及用于医学图像分割的局部和全局特征建模。Nandi教授的学术分享开阔了广大师生的视野，使大家对图像分割以及轻量级网络的应用领域有了更加具体的认识，也对相关专业的研究具有一定的启发作用。

新闻小贴士：

Asoke K.Nandi教授是英国布鲁奈尔大学电子与电子工程系主任，英国皇家工程院院士，英国机械工程师学会院士，工程技术学会院士，也是包括IEEE在内的其他三个机构的院士，兼任西安交通大学讲座教授。Nandi院士在物理学、统计信号处理、机器学习和生物医学信号处理方面均做出了开拓性的理论研究,并在基因组的信号处理和脑电信号处理应用方面做出过巨大贡献。Nandi院士毕业于享誉世界的剑桥大学圣三一学院，毕业后留校任教。1983年，Nandi教授与其他人共同发现了W+、W-和ZO这三个基本粒子，为电磁力和弱力的统一提供了证据。在机器学习领域，Nandi院士也是最早将机器学习方法引入到基因数据分析中的先驱之一。目前的研究方向为信号处理和机器学习，主要应用于功能性磁共振数据、基因表达数据、通信和生物医学数据，为信号处理和机器学习的许多方面做出了基本的理论和算法贡献。撰写了600多篇出版物，包括280篇期刊论文以及六本书刊。

（核稿：雷涛 编辑：刘倩）