O’REILLY、INTEL AI 主办
Put AI to work
2018年4月10-11日:培训
2018年4月11-13日:辅导课 & 会议
北京,中国

人工智能与系统工程助力病理影像辅助诊断

此演讲使用中文 (This will be presented in Chinese)

王书浩 (透彻影像)
16:2017:00 Thursday, April 12, 2018
实施人工智能 (Implementing AI)
Location: 多功能厅3A+B (Function Room 3A+B)

必要预备知识 (Prerequisite Knowledge)

了解深度学习的基础知识,并对TensorFlow、容器化、GPU计算等有基本的认知。

您将学到什么 (What you'll learn)

人工智能系统从数据标注到模型部署的整套流程,以及基于容器技术和TensorFlow生态圈的分布式系统设计方法。

描述 (Description)

病理影像是医学的金标准,其诊断结果对患者的治疗具有重要的指导意义。相比于CT、X光等医疗影像,病理影像的规模巨大(GB量级),为大规模智能诊断带来了挑战。在这个演讲中,我将介绍如何从人工智能和系统工程的层面去应对这些挑战。

这次演讲的主要内容包括:

1. 相比于自然图像,医疗数据的标注需要医师的全程参与,标注工具的易用性决定了数据标注的效率和质量。病理图像的大小是CT影像的一千倍、X光片的一万倍,因此对标注工具提出了更高的要求。在这一部分,我将介绍如何使用iPad和Apple Pencil构建标注系统,快速获取大量的训练数据;

2. 病理影像数据标注完成后,便可以进行模型的训练,得到理想的深度学习模型。这一部分将介绍数据预处理、模型训练的关键技术点,以及如何基于容器技术与TensorFlow Serving,上线并迭代深度学习模型;

3. 对于大规模的病理影像,单机多卡系统依然无法达到理想的计算速度和吞吐量,因此需要实施集群化。这一部分将介绍如何构建一个大规模分布式GPU计算集群,完成高效的病理影像辅助诊断。

Photo of 王书浩

王书浩

透彻影像

王书浩是透彻影像的联合创始人、技术总监,博士毕业于清华大学,清华大学交叉信息研究院博士后、助理研究员,曾于百度、NovuMind(异构智能)、京东从事人工智能研究,于EuroSys、ECML等会议发表多篇学术论文。

王书浩有着多年的人工智能实践经历,对深度学习有深入的研究,同时对深度学习在大规模集群的实施具有丰富的经验。