香港大学尹国圣教授发布新冠肺炎AI成果 准确率达88%

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2月7日晚23时左右,又一则噩耗传来。华中科技大学教授红凌因新冠病毒感染,医治无效,而在武汉协和医院不幸逝世,年仅53岁。消息传出,世人无不深感痛惜。红凌,出生于1966年11月,华中科技大学三级教授、博士生导师、楚天学者(特聘教授)。红凌是我国稀有疾病研究联盟全国协调主任及法律代表,还是中国国家科学家评委、中国国家自然科学基金评委、中国抗癌协会纳米肿瘤学会会员。这样一位研究抗癌药物的顶尖专家的离世,无疑是国家一次惨重的人才损失。培养出一个专家,实在太难太难。1987年,红凌毕业于武汉大学生物化学专业,随后赴美求学;1994年取得亚利桑那大学生物化学博士学位,并且在美国加利福尼亚大学伯克利分校的分子和细胞生物学系作博士后研究,导师是著名遗传学家Dr.Gerald M.Rubin;1999年,红凌留在美国加利福尼亚大学伯克利分校任国家实验室科学家;后在2007年回国担任华中科技大学生命科学与技术学院教授、博导至今。对于国内而言,一位高学历、高水平的生化博士堪称万里挑一,更是祖国最需要的人才对象。红凌教授所研究的人体重大疾病及西游疾病相关的基因分子机制,更是对全人类发展有着重大贡献。消息传出后,人们对此都感到相当痛心。在人民眼中,红凌教授是国内顶尖的专家学者质疑;在学生眼里,他则是一位极其负责、学术水平极高的好教授。他的离世不仅给喜爱他的学生们带来沉重打击,更给国家学术界带来巨大损失。抗战新冠病毒一役,已经陨落太多精英。而那些每天在数据榜上跳动的数字,在常人看来依旧是那样触目惊心。而每一个数字不仅仅代表一个人,更是一个家庭、甚至一个群体的沉重损失。我们无法想象,有多少人的一生命运都可能就此彻底改变www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

参与这项研究的人员,还有西南财经大学统计学院助理教授刘斌博士、研究生高晓雪、何孟霜、刘霖以及刘斌博士的同事吕凤毛(西南财经大学统计学院助理教授)。

黄 玉 山 教 授 于 2006 年 4 月 10 日 就 任 科 大 行 政 及 总 务 副 校 长,及 生 物 学 系 教 授。他 于 1979 年 取 得 加 拿 大 麦 基 尔 大 学 植 物 生 化 学 博 士 学 位,其 后 到 多

目前,论文正在评审中,但是COVID-19诊断系统已经在线、免费使用,Python程序及数据完全开源(开源地址:https://github.com/xiaoxuegao499/LA-DNN-for-COVID-19-diagnosis)

学历背景上符合基本条件,但如果没有强大的论文和科研是没希望的,因为那些才是研究型最看重的材料

尹国圣教授表示,通过对非典疫情及各类流感病毒的研究,香港大学一直都走在世界科研的最前沿。2003年非典期间,深圳和香港的科研人员就曾联合宣布,从果子狸等野生动物体内找到非典病毒前体。

大约90K左右。只是大约。想必和难吧。

基于生物统计和临床试验方向的多年研究经验,从2020年1月底,尹国圣教授带领的研究团队开始尝试一些新冠肺炎方面的研究,基于CT图像诊断是其中一项工作。

●学术界 余英时美国普林斯顿大学讲座教授、克鲁格人文与社会科学终身成就奖得主丘成桐美国哈佛大学终身教授、首位华人菲尔兹奖得主、沃尔夫数学奖得主徐立之香港大学前校长、浙江大学求是高等

但是,由于没有公开的CT图像数据集,团队需要花大量的时间去寻找开放的样本并对样本进行标记。

每个人有自己的政治立场,我们不能因为他们的立场与我们不同就把他们当成敌人。同时此举也显示了香港包容的政治环境。

后来,medRxiv上有一项工作,整理了一些关于新冠病人CT图像分析的论文预印本。该论文从medRxiv和bioRxiv文章的预印本中提取了746张病人的CT图像,并训练了一个新冠病人二分类的神经网络。

然而,其结果显示的预测效果还未能达到临床标准。

尹国圣教授认为,一个原因是样本量较小,另一个重要原因是没有充分利用CT图像样本自身丰富的标注信息。这批CT数据跟传统的医疗图像数据最大的差别是,每个样本都来自一篇医学影像学论文。

在这些文章中,临床医生对新冠病人的胸部CT病灶特征做了详细的描述,有些还和其他常见肺部疾病的病灶特征做了仔细的对比分析。

因此,在尹教授看来,“这批数据,虽然样本数量有限,但信息量极大,是一个具有代表性,价值很高的数据集。”

研究人员进一步对样本附带的文本信息进行了针对性的研究,发现760篇论文涵盖了对于新冠肺炎的五种病灶(Lesion)的描述,其中每个病人CT影像上均会出现其中一种或者多种病灶。通过对新冠确诊病人的CT图像的诊断描述进行分析,这五种病灶是影像学上对新冠肺炎诊断的主要标准。

于是,团队设计出一个基于CT图像的Lesion-Attention深度神经网络模型(LA-DNN)。

模型一方面学习图像中可以区分新冠病人和非新冠病人的特征,另一方面把模型的“注意力”集中在病灶区域,即学习多标签病灶,这就是团队提出的LA-DNN(Lesion-Attention Deep Neural Networks)模型,如同临床医生通过CT图像判断病情时会侧重关注异常的病灶区域而略过正常区域一样,模型同时训练两个任务,相互协调,从而使得模型性能得到显著的提升,其各项指标均达到了临床标准。

同时,团队也采用了迁移学习,即利用预训练的VGG、DenseNet等神经网络来作为模型的骨干网络。

新冠CT图像诊断系统上线后,团队仍然在继续收集新的样本,在线系统的训练样本比最初的样本数量翻了一倍,并定期重新训练模型,在线系统的效果比论文中的结果又有提升。

对于该成果未来的应用方向,尹教授表示,希望前线抗击疫情的医务人员使用该系统,分享数据、开展合作研究,帮助进一步测试和改进系统。

“目前,中国的疫情得以控制,而其他许多国家和地区仍然存在很大压力,希望该系统可以在疫情仍然严重的区域发挥作用,减轻核酸检测的负担。”

华中科技大教授柯卉兵去世,造成他死亡的原因是诊断出恶性淋巴瘤,后来又感染了新病毒,治疗无效死亡的。2月19日,中国共产党人柯卉兵同志,华中科技大学社会科学学院教授,工会主席去世。2020年2月19日,早上6点在武汉出现症状。在过去的半个月中,华中科技大学的五名教授去世了。公开资料显示,他来自湖北。1979年2月5日出生于黄梅县,2002年6月在湖北大学法学院获得思想政治教育学士学位和硕士学位。2008年6月,他从社会保障学院获得社会保障博士学位。自2008年7月以来,他一直在华中科技大学工作,并被聘为教授和博士生导师7a64e4b893e5b19e31333433623765。从2016年12月到2017年12月,他在美国大学做访问学者。根据华中科技大学的报告,柯卉兵教授热爱党和国家,勤奋敬业,努力拼搏,投身于教育事业。他在学术研究上严谨,开拓和创新,是他人的榜样。他受到广大师生的爱戴和尊重,柯卉兵教授的去世使我们深感遗憾和悲伤。令人敬佩和杰出的教授,我们表示哀悼。在过去的半个月中,华中科技大学的五名教授去世了。2月7日,华中科技大学生命科学学院三级教授,因新病毒去世。2月10日,华中科技大学同济医学院附属同济医院器官移植科林正斌教授,因新病毒去世。2月13日,华中科技大学同济医学院公共卫生学院教授,研究生导师因病去世。2月15日,华中科技大学中国工程院教授,博士生导师去世。2月19日,华中科技大学社会科学学院教授柯卉兵因治疗无效而死亡内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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