关键词：ICCV

导读

年10月27日至11月2日，国际计算机视觉顶级学术会议ICCV(InternationalConferenceonComputerVision)在韩国首尔举行，参会人数创历史新高，达到了人。会议共收到篇投稿，录取篇，录稿率约25%。北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室教授、前沿计算研究中心副主任王亦洲课题组共有3篇论文被录用。王亦洲教授和学生吴博烔、兹海、马霄璇参加会议并展示了相关工作。

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LearningwithUnsureDataforMedicalImageDiagnosis

基于医疗影像的早期诊断中不确定样本的检出

在疾病发展的早期阶段，由于缺乏足够的信息，可能难以给予某些病例确定性的“疾病/正常”标签，我们将此类样本称为“不确定”的数据。将这些数据标记为不确定后建议患者进行后续检查，以避免因为不谨慎预测而造成的不可逆转的医疗事故或损失，这也是临床诊断实际的常见做法。然而，当前的机器学习方法大多忽略了“不确定”数据，主要针对“疾病和正常”两类样本数据进行建模，导致对“不确定”数据不能进行更好的识别和确定。为了解决上述问题，本文提出了“学习不确定数据”问题，并将其作为序数回归问题进行建模，同时提出统一的端到端深度学习框架，该框架还考虑了下述两个问题：1）结合代价敏感参数来减轻数据不平衡问题，以及2）通过在训练程序中引入两个参数来执行保守和积极的策略。我们进而通过对阿尔茨海默病（AD）早期诊断和肺结节的疾病预测证明了使用不确定数据进行学习的优势和我们模型的有效性。

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