近日，英国莱斯特大学计算与数学科学学院周挥宇教授为新葡的京集团3512vip(股份)有限公司师生带来了一场精彩的讲座。本次讲座的主题是《Towards uncertainty in learning and modelling》。讲座由新葡的京集团3512vip(股份)有限公司黄守军副院长主持。

周挥宇教授基于贝叶斯估计的理论方法，结合深度学习网络，通过案例深入浅出地讲解了该方法如何实现目标检测与分割，以及动物的行为和医学图像的分析的三大任务。

在遥感图像的目标检测与分割方面。针对海上漏油的图像分割任务，可将雷达信号衰减的物理模型嵌入到GAN深度学习网络之中；针对带有倾斜角的目标检测问题，在CNN网络的基础上加入多个分类效果模块，能够通过差值检测来提高目标检测的准确性；针对移动物体的检测任务，将物体相关运动参数与注意力机制模块相结合，在RPCA-NET网络框架下，实现目标检测与追踪。

在人工智能技术观察和分析小鼠的行为变化方面。利用深度学习方法可对小鼠的头部、身体和尾巴等不同器官进行检测和跟踪。最后，将三个器官的数据融合在一起，进行轨迹追踪，以判断帕金森综合症药物对小鼠的效果。

在医学图像的分析方面。针对眼底图像中视网膜血管的分割，主要讲述了在血管造影、超声造影过程中，如何通过深度学习技术来解决探头与血管壁的距离问题，以避免碰破管壁导致严重后果。

最后，周教授详细介绍并分析融合注意力机制的深度学习模型在医学领域中的应用与挑战。

讲座后，针对深度学习领域相关问题，老师同学们积极提问，周挥宇教授作了详细解答，通过交流极大的加深了学生对相关研究方向的理解，获得学院师生的热烈反响。

专家介绍：周挥宇为英国Leicester大学计算与数学科学学院教授。获华中科技大学学士学位、英国邓迪大学生物医学工程理学硕士学位和爱丁堡赫瑞瓦特大学计算机视觉哲学博士学位。他在该领域发表了500多篇学术论文。他曾获得过CVIU 2012年最具引用论文奖、MIUA 2020年最佳论文奖、ICPRAM 2016年最佳论文奖，并被提名为“ICPRAM 2017年最佳学生论文奖”和“MBEC 2006年南丁格尔奖”。他的研究工作得到了英国EPSRC、ESRC、AHRC、MRC、EU、Royal Society、Leverhulme Trust、Invest NI、Puffin Trust、阿尔茨海默氏病研究英国以及工业界的支持。

文字| 徐育强，王科盛，胡赛宇

图片|李鑫洁