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重邮教授及团队建立全球首个婴幼儿心音数据库

时间:2019-10-25  来源:本站  作者:

  报告主创人肖斌,这一中国人的名字及其研究成果,曾多次出现在加拿大工程院、法国国家健康与医学研究院、美国新泽西理工学院等机构研究人员的学术论文注释中。

  “取得今天的成绩,与重庆聚力高质量发展,大力促进大数据智能化,不断为科研人员提供好政策、好平台、好环境有着密不可分的关系。”21日,在接受重庆日报记者专访时,重庆邮电大学教授、博士生导师肖斌坦言。

  走进重庆邮电大学图像认知实验室,一台台“超级”计算机一字排开,正在进行着图像特征提取、高效特征匹配、图像分析与识别等运算,让人感觉犹如闯进浩瀚的“数字海洋”。

  “我出生在云阳一个偏僻农村家庭,高中以前,对计算机几乎没有任何概念,仅在学校电教室摸过两次电脑。”面对记者,37岁的肖斌侃侃而谈。

  他称,因家庭原因,初中毕业后,他选择了能够尽快毕业的中师,打算早点工作帮家里减轻负担。读中师期间,他因成绩优异被万州第一中学遴选入校,学习了普通高中课程,参加了高考。2000年,肖斌考上陕西师范大学应用电子专业本科。

  “进入大学后,我才真正开始接触电脑。”肖斌回忆说,读大一时,他有了人生的第一台电脑。该电脑从显示器到硬盘、从鼠标到机箱,全部都是买的二手货,自己再组装而成,仅花了2000多元钱。

  “起步虽然比较晚,计算机却打开了我人生的一扇窗口。”肖斌很快就爱上了这门学科,他各科成绩在班上都名列前茅。读大四时,他就通过自学编程语言,开发出一套管理系统软件。

  2004年,肖斌本科毕业,被保送到陕西师范大学攻读信号与信息处理专业硕士。2009年,他考取西安电子科技大学计算机系统结构专业博士研究生。之后,他前往澳大利亚昆士兰大学做博士后研究。

  “2012年,重庆邮电大学计算机科学与技术学院招聘教师,我毫不犹豫选择回到家乡。除了人才引进津补贴、解决家属就业等外在条件,故土情结在我选择中占了很大因素。”肖斌说。

  进入重邮后,肖斌正式开启教学与科研生涯,研究方向为:深度学习及应用、医学图像分析、图像增强与复原、图像分析与识别、数字水印、内容安全、信息隐藏等。

  当前,大数据风云席卷,智能化浪潮涌动。计算机视觉不仅是深度学习领域最热门的研究领域之一,还正在为人工智能发展开拓道路。

  “简单理解,计算机视觉是指一项帮助计算机、机器人或其它设备获取、分析及理解图像的技术。为了让计算机能模拟人类,能够认知事物,从而进行学习和判定,计算机视觉旨在帮助机器根据所获信息进行可视和回应,可广泛应用于传统行业和前沿领域,包括金融、互联网、手机、医疗、工业等,国内市场规模有望在近几年内达到数百亿。”肖斌如是阐释他所从事的研究领域。

  在基础理论研究方面,他侧重于“感”(图像的获取)和“知”(分析理解)的研究。在应用上,他则将目光盯上了热门的医疗行业。

  他与团队展开了面向心脏疾病辅助诊断的心音大数据深度学习与决策的研究,即利用可穿戴设备,24小时监测患者心跳声音等,进而分析、决策,辅助医生诊断,减少误诊率。

  目前,肖斌及其团队成功建立了国际上首个婴幼儿心音数据库,提出了基于心音深度学习的先天性心脏病辅助诊断方法,建立了先天性心脏病与心音数据之间的语义联系,在对100多名病人的监测中,诊断正确率高达90%。

  同时,肖斌团队还提出一系列多模态医学图像融合方法,得到的融合图像具有高对比度、边缘信息清晰并消除图像的块效应,辅助医生进行疾病诊断效果明显。

  近年来,肖斌围绕图像认知这一领域,共发表了SCI、EI收录论文60余篇,研究成果被SCI论文他引200余次,部分研究成果已应用于气象部门、科技公司等企事业单位,产生了不菲的社会与经济效益。

  他还先后获得重庆市巴渝学者、重庆市青年骨干教师等荣誉称号,以及吴文俊人工智能科学技术奖科技进步一等奖、重庆市科学技术奖科技进步一等奖。

  “我能取得今天的成绩,除了个人及团队努力,与重庆大力发展智能经济,不断为科研人员提供广阔舞台有着很大关系。”肖斌坦言。

  去年,我市出台了《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划(2018-2020年)》,准确把握大数据、智能化发展的新特点、新趋势,加快推进数字产业化、产业数字化,努力建设全国领先的智能化技术创新高地和智能化应用示范基地。

  其中,围绕产业需求和民生服务,发展智能控制与优化决策理论、计算机视觉理论等是该《行动计划》的重点任务。

  “政府的大力引导,市场的旺盛需求,以及全市上下对人才的重视和培养,让我很有获得感。”肖斌称,去年以来,在相关部门资金支持下,他的团队先后建立了两套全球最新的GPU计算平台,用于图片、视频的深度学习,为他们的科研提供强有力的支撑,在全国同类型科研团队中都不多见。

  目前,肖斌主持的国家级科研项目3个、市级重点项目及前沿项目等3个,正力争在“复杂环境下的视觉感知”“高效与鲁棒的特征提取”“小样本、非平衡数据深度学习”三个理论研究方面取得突破,并在医学影像大数据处理、计算机辅助疾病诊断方面进行广泛应用。

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