Talk预告 | CMU助理教授徐旻: 基于计算机视觉和机器学习的三维冷冻断层扫描电子显微镜
本周为TechBeat人工智能社区第310期线上Talk。
北京时间6月2日(周三)晚8点，卡耐基梅隆大学助理教授——徐旻博士的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是: “基于计算机视觉和机器学习的三维冷冻断层扫描电子显微镜图像分析”，届时将介绍有关生物图像分析，三维图像分析，图像配准，图像分类的相关研究与近期的一些进展和思考。
Talk·信息
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主题：基于计算机视觉和机器学习的
三维冷冻断层扫描电子显微镜图像分析
嘉宾：卡耐基梅隆大学助理教授 徐旻
时间：北京时间 6月2日 (周三) 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
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细胞是所有生命体的基本结构和功能单位，了解各种各样的细胞过程对于生命科学研究至关重要。大分子是在细胞中掌控这些过程细胞过成的纳米机器，要想精确了解这些细胞过程，我们需要知道在单个细胞中所有大分子的结构以及空间组织。
这样的信息长期以来一直因为缺乏有效的数据获取手段而难以获得，近年来三维冷冻断层扫描电子显微镜技术的革命性进展使得获取这样的信息成为可能，这种成像技术可以获得亚细胞在亚分子分辨率的三维图像。然而由于成像的一些局限以及图像内容的复杂性，对于这种图像的计算分析非常困难。
自2008年以来我们一直在设计一系列的无模板的结构模式抽取方法来解决这一问题，这一系列方法包括图像配准、分类分割和恢复等技术。这些方法对于系统的研究在单个细胞中的大分子结构以及他们的空间组织有着潜在的重要应用。
本次分享的主要内容如下：
三维冷冻断层扫描电子显微镜背景介绍
基于图像配准技术的大分子结构恢复
基于深度学习技术的三维视图分类
三维图像分割
软件工程与高性能计算
总结以及展望
Talk·参考资料
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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！
[1]. Zeng X, Kahng A, Xue L, Mahamid J, Chang Y, Xu M. DISCA: high-throughput cryo-ET structural pattern mining by deep unsupervised clustering. bioRxiv. doi:10.1101/2021.05.16.444381
[2]. Du X, Wang H, Zhu Z, Zeng X, Chang Y, Zhang J, Xing E, Xu M.Active learning to classify macromolecular structures in situ for less supervision in cryo-electron tomography. Bioinformatics. doi:10.1093/bioinformatics/btab123 arXiv:2102.12040
[3]. Li R, Yu L, Zhou B, Zeng X, Wang Z, Yang X, Zhang J, Gao X, Jang R, Xu M. Few-shot learning for classification of novel macromolecular structures in cryo-electron tomograms. PLOS Computational Biology. doi:10.1371/journal.pcbi.1008227
[4]. Zeng X, Xu M. Gum-Net:Unsupervised geometric matching for fast and accurate 3D subtomogram image alignment and averaging. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR 2020). Paper
[5]. Du X, Zeng X, Zhou B, Singh A, Xu M. Open-set Recognition of Unseen Macromolecules in Cellular Electron Cryo-Tomograms by Soft Large Margin Centralized Cosine Loss. British Machine Vision Conference (BMVC 2019 spotlight with acceptance rate < 5%). pdf
[6]. Zhao G, Zhou B, Wang K, Jiang R, Xu M. Respond-CAM: Analyzing Deep Models for 3D Imaging Data by Visualizations. Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2018. arXiv:1806.00102
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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徐旻博士，卡内基梅隆大学计算机学院计算生物系助理教授，他在卡内基梅隆大学和匹兹堡大学的计算生物联合培养博士联合培养项目中担任导师，他也在卡内基梅隆大学机器人学院的计算机视觉硕士项目中担任导师，同时他也在美国国家多尺度生物系统建模中心任职。徐老师的科研事业集中在设计计算方法使用图像和组学数据研究细胞系统，他在计算生物学和生物信息学的科研事业起始于2000年。自2008年以来他的主要研究工作集中在细胞的三维冷冻断层扫描电子显微镜图像的分析上。他设计的一系列结构模式挖掘方法并且首次演示了在这种单细胞和亚细胞的三维图像上不依赖模板就可以抽取到大分子复合体的结构以及空间组织信息。他现在的科研集中在使用三维冷冻断层扫描电镜图像进行对细胞的组织结构在分子分辨率上的建模。
至今为止徐老师已经发表过60余篇期刊和会议的文章，包括PNAS, CVPR, MICCAI等。他在北京航空航天大学计算机系获得学士学位，在新加坡国立大学获得信息系统硕士学位，在南加州大学获得计算生物学博士学位和应用数学硕士学位。
关于TechBeat人工智能社区
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