4月12日下午，由研究生院、研究生工作部主辦，信息工程學(xué)院承辦，校研究生科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)協(xié)辦的“虹”學(xué)講堂第544講在北校區(qū)信息工程學(xué)院會(huì)議室舉辦。西北工業(yè)大學(xué)夏勇教授作了題為“醫(yī)學(xué)影像小樣本學(xué)習(xí)——從預(yù)訓(xùn)練到大模型”的報(bào)告，相關(guān)學(xué)院共120余名師生參加講座。

夏勇教授作報(bào)告

本次報(bào)告主要圍繞動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)、不同模態(tài)的集成、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練、連續(xù)監(jiān)督自學(xué)習(xí)、大型醫(yī)學(xué)模型、LLM（Large Language Model, 大語言模型）在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用、總結(jié)與展望7個(gè)方面展開。夏勇教授指出了傳統(tǒng)深度機(jī)器學(xué)習(xí)在圖形學(xué)分類方面的局限，并強(qiáng)調(diào)了小樣本學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像圖形分類中的重要作用。夏勇教授詳細(xì)講解了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn)原理，分享了團(tuán)隊(duì)在整合2D和3D數(shù)據(jù)集分類方面的模態(tài)集成方法所取得的成果。針對(duì)目前主流計(jì)算機(jī)圖像小樣本學(xué)習(xí)方法，夏勇教授結(jié)合多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練及連續(xù)監(jiān)督自學(xué)習(xí)，詳細(xì)闡述了其在醫(yī)學(xué)圖像分類及識(shí)別中的應(yīng)用，并展示了在不同數(shù)據(jù)集中的測試效果。此外，夏勇教授還梳理了大型醫(yī)學(xué)模型的發(fā)展，并圍繞LLM在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用，指明了任務(wù)適配器如何通過少量數(shù)據(jù)樣本促進(jìn)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的技術(shù)進(jìn)步，從而成為醫(yī)學(xué)圖像分析的新范例。

夏勇教授對(duì)小樣本學(xué)習(xí)及大模型在實(shí)際的應(yīng)用和研究中常見的一些問題做了解答，使同學(xué)們對(duì)醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域小樣本學(xué)習(xí)的研究有了更深入的認(rèn)識(shí)和了解。

（審稿：高天智  網(wǎng)絡(luò)編輯：和燕）