报告题目：基于多模态学习的肿瘤分子标志物与生存风险预测分析

报告人：张 法教授

时  间：2023年3月30日 15：30

地  点：工科楼E1716

报告摘要：

医学多模态数据融合分析是当前的研究热点，然而多模态数据间不同尺度的特征关联性、不同模态的数据异质性，严重影响了多模态特征的高效融合。此外，现有模型未能充分利用神经网络强大的表示学习能力，无法有效地融合基因、病理、图像等多模态特征。在本报告中，将介绍我们最近围绕病理图像分类分级、基于全切片病理图像（WSI）的医学多模态数据融合分析等相关工作，特别是针对肿瘤标志物MSI和生存期分析方面的应用。

个人简介：

张法，博士，北京理工大学长聘教授，中科院计算所客座研究员，博士生导师。现任CCF生物信息学专委会秘书长，Chair of IEEE Technical Committee on Computational Life Sciences (TCCLS) 。主要从事生物信息学、生物医学图像处理等方面的研究，近年来在生物医学图像处理、多模态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软件-AuTOM，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；开发了系列医学病理图像分类分级AI处理技术，相关研究成果已在多家医院应用。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、国际合作重大和专项项目、中科院先导、中科院知识创新重点等项目。在Cell Research、Natural Communication、Sciences Advances、Briefing in Bioinformatics等国际期刊和ICCV、ISMB、MICCAI等顶级国际会议发表论文160余篇，获得MICCAI2022 Best Paper。

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2023年3月28日