医学影像AI如何需要小样本学习和域自适应技术？

郑冶枫指出，从本质上来看，影像诊断是一个计较机视觉题目，抱负环境下将计较机视觉成熟技能搬过来就可以，但影像诊断每每还存在许多奇异的行业性题目。

第一，数据量少（缺乏实习数据），对AI算法团队来说是一个困难。由于缺乏数据样本，数据来历和标注题目都很大，医学影像必要专业大夫标注，而作育一个专业大夫必要十年以上的时刻。

第二，算法跨中心泛化手段差。开拓一个疾病/场景，与一家医院做深度绑缚、操作数据举办交错验证后，能获得较量抱负的功效。但假如把这个算法陈设到其它一家医院，精确率会相差很大。

第三，精确度要求高，医疗是一个严谨的场景，全部的诊断提议都也许对病人康健发生直接影响。

在第一个题目上，郑冶枫博士提出，迁徙进修是一个很好的方法，可以将某个使命（源域）上实习好的模子迁徙到另一个使命（方针域）。而为了获取更多的医学数据、聚沙成塔，郑冶枫博士团队提出了Med3D：共享编码器的多使命支解收集，在大量异质的果真数据集上预实习，然后迁徙到其余使命，而且举办了开源输出。

虽然，除了Med3D，郑冶枫博士团队还提出了基于魔方调动的自监视进修，在预实习阶段不必要人工标定，从而镌汰大量的时刻本钱。

其它一方面，为了办理域偏移的题目，他们还提出了新型无监视域自顺应(UDA)的要领，来和缓域偏移所导致的机能降落。该要领仅仅必要源域的数据、标注以及方针域的部门图像，无需方针域的标注，即可实现两个规模的自顺应。在演讲中，他以VideoGAN: 视频气魄威风凛凛转换以及OP-Net: 基于单张图像的气魄威风凛凛转换的两个案例举办了声名。

（编辑：湖南网）

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