报告题目：基于病理图像的医学多模态数据融合分析
报告简介：
病理图像是癌症诊断的金标准。基于深度学习融合病理图像和基因组数据的方法已被广泛应用于癌症的生存期分析，但现有模型未能充分利用神经网络强大的表示学习能力，无法有效地融合病理图像和基因组数据的多模态特征。在本报告中，将介绍我们在病理图像分类、生物医学数据融合分析等方面的工作，特别是基于WSI（全切片病理图）的生物医学数据融合分析在肿瘤标志物MSI和生存期分析方面的应用。
个人简介:
张法，博士，北京理工大学医学技术学院长聘教授，中科院计算所客座研究员，博士生导师。现任中国计算机学会生物信息学专委会秘书长。主要从事生物信息学、生物医学图像处理和高性能计算等方面的研究工作，近年来在生物医学图像处理、影像基因组学、生物医学数据整合等方面取得了多项重要研究成果：研发了国内首款冷冻电镜三维重构的软件-AuTOM；结合人工智能技术开发了系列医学病理图像分类分级处理技术，相关研究成果已在多家医院应用。率队获得2021年国际三维模型检索挑战赛（SHREC2021）冷冻电镜生物图像分类大赛全球第一名的成绩。作为项目负责人和主要参与人承担了多项科技部重点研发专项、国家自然科学基金重点和国际合作重大项目、中科院先导、中科院知识创新重点等项目。在Cell Research、Sciences Advances、Bioinformatics和SIAM Journal on Scientific Computing等国际著名期刊和ISMB、ICCV、MICCAI等顶级国际会议发表论文150余篇。
报告时间：2022年11月25日（周五）上午10：00
报告地址：腾讯会议：117-750-334
