سلسلة ندوات مركز بحوث الأمن الرقمي - كي يان

العنوان:

ديب لاسيون: تحليل المستوى الشامل للتشوهات في التصوير الطبي بالاستناد إلى التعلم العميق

الملخص:

يعد تحليل التشوهات في الصور الطبية جزءاً أساسياً من الأعمال اليومية لأخصائيي الأشعة، إذ يجب من خلالها العثور على جميع التشوهات في الصورة وقياسها ووصفها ومقارنتها بعمليات المسح السابقة. وتعد هذه العملية مهمة جداً وتستغرق وقتاً طويلاً وتتطلب معرفة متخصصة عالية، وفي الوقت نفسه هي عرضة للأخطاء نظراً لطبيعة التشوهات وعبء العمل الثقيل ونقص الخبرة والتباين بين المراقبين. وفي هذا السياق، نهدف إلى تطوير سلسلة من خوارزميات التعلم الآلي لمساعدة الأطباء على تقليل التكلفة الزمنية وتحسين مستوى الدقة، ونقترح على وجه التحديد خوارزميات عالمية للكشف عن التشوهات وتصنيفها وقياسها ومطابقتها بحيث يمكنها تحليل مختلف التشوهات في مجموعة متنوعة من الأعضاء في صور التصوير المقطعي المحوسب (CT). وتستند هذه الخوارميات إلى مجموعة بيانات واسعة النطاق تم جمعها (DeepLesion) والتي تم إصدارها في عام 2018 ويمكن تنزيلها مجاناً. وتتضمن أعمالنا أحدث خوارزميات التعلم العميق مثل اكتشاف الكائنات والتجزئة القائمة على الانتباه واكتشاف النقاط الرئيسية والتعلم تحت الإشراف الذاتي والتصنيف بناء على علاقات التسمية.

السيرة الذاتية:

يشغل كي يان منصب خبير خوارزميات طبية أول في أكاديمية دامو التابعة لشركة علي بابا في بكين، الصين. وتخرج من قسم هندسة الإلكترونيات من جامعة جامعة تسينغهوا ثم حصل على درجة الدكتوراه. وعمل بعد ذلك بصفته زميل ما بعد الدكتوراه في مختبر تصوير الدلالات الحيوية والتحليل بمساعدة الحاسوب، التابع لمعهد الصحة الوطنية الأمريكية. وكان المشرفون على د. كي يان الدكتور رونالد سامرز والدكتور لي لو، علماً أن أبحاثه ركزت بشكل أساسي على تحليل الصور الطبية باستخدام التعلم الآلي، لا سيما اكتشاف التشوهات وتصنيفها واسترجاعها ومطابقتها في صور التصوير المقطعي المحوسب باستخدام التعلم العميق. نشر د. كي يان مجموعة بيانات "DeepLesion"، وهي مجموعة بيانات واسعة النطاق وعالمية للتشوهات في التصوير المقطعي المحوسب. كما فاز د. كي يان بجائزة جمعية الطب الإشعاعي في أمريكا الشمالية لأبحاث المتدربين في عام 2018، وجائزة أطروحة الدكتوراة الأكثر تميزاً من جامعة تسينغهوا في عام 2016. وقد نشر د. كي أوراقاً بحثية وملخصات في مجلة معاملات التصوير الطبي التابعة لمعهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات، ومجلة الأشعة: الذكاء الاصطناعي وCVPR وMICCAI وRSNA وغيرها، كما حصل على أكثر من 1900 اقتباس لأبحاثه. الصورة مرفقة.