⚡将门-TechBeat人工智能社区联合莫纳什大学医学人工智能实验室（MMAI）倾力呈现四期系列Talk，深度解密AI如何助力现代医学、造福医患！北京时间11月23日（本周二）晚20点，莫纳什大学在读博士生余镇将带来系列Talk第一场，与大家分享主题为《临床概念启发式的皮肤癌影像诊断算法研究》的报告，届时将介绍两个工作：

①利用时序皮肤镜图像进行早期黑色素瘤诊断 

②通过建模丑小鸭信号检测黑色素瘤

Talk·信息

主题：临床概念启发式的皮肤癌影像诊断算法研究

嘉宾：莫纳什大学在读博士 余镇

时间：北京时间 11月23日 (周二) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

皮肤癌是全球十大高发癌症之一（国内皮肤癌发病率位列第七，仅次于乳腺癌），其中黑色素瘤最为致命，占皮肤癌死亡人数70% 以上。黑色素瘤早期，中期，和晚期五年存活率分别约为98%，63%和22%。因此，黑色素瘤早期诊断及筛查尤为重要。

近年来，研究表明，基于人工智能技术的皮肤癌影像自动诊断算法可以达到专家相当水平的皮肤癌识别率。然而这些算法都基于单个皮肤病图像进行分析，忽略实际临床诊断问题和策略。实际上，非典型皮肤黑色素细胞痣往往缺乏明显恶性特征，容易和早期黑色素瘤混淆。此时需要定期监测这些潜在恶性病灶，根据病灶形态变化情况进行诊断。另外，人体皮肤良性色素痣外形具有趋同性，肉眼观察时良性色素痣往往形态相似，而恶性黑色素痣则在对比之下显示异常形态。这一概念称之为”丑小鸭”信号，是临床诊断中常用的异常皮肤病灶诊断和筛查方法。

本次talk主要介绍了利用时序皮肤镜图像进行早期黑色素瘤诊断以及通过建模丑小鸭信号检测黑色素瘤的两个工作。

1. 皮肤癌临床背景及诊断策略

2. 皮肤癌人工智能影像诊断算法进展及局限

3. 基于时序皮肤镜图像的早期黑色素瘤诊断

4. “丑小鸭”异常皮肤病灶信号建模下的黑色素瘤诊断

5. 总结

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

1. Zhen Yu, Jennifer Nguyen, Toan D. Nguyen, John Kelly, Catriona Mclean, Paul Bonnington, Lei Zhang, Victoria Mar, and Zongyuan Ge. "Early Melanoma Diagnosis with Sequential Dermoscopic Images." IEEE Transactions on Medical Imaging (2021).

2. Zhen Yu, Victoria Mar, Anders Eriksson, Shakes Chandra, Paul Bonnington, Lei Zhang, and Zongyuan Ge. "End-to-End Ugly Duckling Sign Detection for Melanoma Identification with Transformers." In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, pp. 176-184. Springer, Cham, 2021.

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Talk·嘉宾介绍

澳大利亚莫纳什大学中央临床学院在读博士，导师张磊教授和戈宗元教授。曾在美国北卡罗来纳教堂山分校，香港理工大学等进行访学交流。博士研究方向为医学图像分析，疾病诊断和预后，当前研究课题主要集中在皮肤癌诊断及预后。多篇相关研究成果发表在IEEE TMI、IEEE TBME、MICCAI等领域国际知名期刊和会议。

个人主页：

https://scholar.google.com/citations?user=9keYqYsAAAAJ&hl=en

Talk·团队介绍

莫纳什医学人工智能实验室（Monash Medical AI, MMAI）成立于2019年，由莫纳什大学戈宗教授所创立，隶属于Monash eResearch Centre, Vice Chancellor and Senior Provost office。

MMAI立志于解决现实医疗场景中的筛查，诊断，治疗和预后问题，在产品开发上和医疗人工智能公司Airdoc（上海鹰瞳科技）, Eyetelligence，NVIDIA是战略合作伙伴关系。

MMAI在皮肤病学，眼科，放射，血液细胞学，神经科学的科研上成果颇丰，文章发表在The BMJ, The Lancet Digital Health, Brain, Hypertension, The Science Bulletin,  Bioinformatics,  TMI,  ICLR,  NeurIPS,  CVPR,  ICCV,  MICCAI 等知名医学期刊和技术会议上。

MMAI目前拥有全职教授2名，博士后3人，软件工程师3人，博士研究生20人，硕士和本科Honors学位10人，2019-2021年间从政府，ARC, NHMRC企业,NGO, 私人基金会共获得1500万澳元的资助。

MMAI长期招收实习生，本科生（本地），研究生，博士生和博士后，感兴趣的同学可以将简历发送至zongyuan.ge@monash.edu ,

让我们一起用我们的知识和才能，为人们的健康生活提供更多的保障。

关于TechBeat人工智能社区

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