Проблемы Deep learning и Computer Vision при анализе медицинских изображений

Спикер: Анвар Курмуков, Руководитель Исследовательских проектов Институт Искусственного Интеллекта, и.о.н.с. ИППИ РАН, мл.н.с. Международной лаборатории Алгебраической топологии НИУ ВШЭ. Данные медицинской визуализации такие как компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ) используются для диагностики и лечения целого ряда патологий (различные поражения легких, опухоли органов, переломы и др.). Для автоматической обработки таких изображений используются методы компьютерного зрения и глубинные нейронные сети. В докладе будут рассмотрены ключевые проблемы, с которыми приходится бороться при построении алгоритмов автоматической разметки, связанные с особенностями: - данных (малые размеры выборок, трехмерность, множество различных источников данных и др.) - формулировок задач (сегментация, локализация/key points, классификация) - клинических требований (устойчивость к доменным сдвигам, консистентность/интерпретируемость предсказаний и др.)