Talk预告｜瑞士洛桑联邦理工学院杨健程：LeFusion - 可控合成医学数据的病灶聚焦扩散模型

摘要：他与大家分享的主题是:“LeFusion - 可控合成医学数据的病灶聚焦扩散模型”，届时他将分享LeFusion —— 一种病灶聚焦扩散模型用于合成医学数据。相关工作已入选 ICLR 2025 Spotlight。

本期为TechBeat人工智能社区第675期线上Talk。

北京时间4 月9日(周三)20:00，瑞士洛桑联邦理工学院博士后杨健程的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “LeFusion - 可控合成医学数据的病灶聚焦扩散模型”，届时他将分享LeFusion —— 一种病灶聚焦扩散模型用于合成医学数据。相关工作已入选 ICLR 2025 Spotlight。

Talk·信息

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主题：LeFusion - 可控合成医学数据的病灶聚焦扩散模型

嘉宾：瑞士洛桑联邦理工学院 · 博士后 - 杨健程

时间：北京时间 4月9日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

一键预约TALK！

Talk·介绍

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LeFusion是一种病灶聚焦扩散模型用于合成医学数据，旨在解决临床患者数据稀缺和长尾分布不均的问题。通过从无病灶图像生成含病灶的图像-分割对，LeFusion重新设计扩散学习目标，聚焦病灶区域，同时集成正向扩散的背景上下文，提升背景保真度和输出控制能力。生成数据显著提升nnUNet等分割模型的下游任务性能。

Talk大纲

1. 医学数据的独特挑战以及为什么需要合成数据

2. 介绍LeFusion（ICLR 2025 Spotlight）动机、方法、结果和分析

3. 简要扩展介绍我们近期的一个相关工作DiffAtlas

4. 个人介绍和合作信息

Talk·预习资料

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论文链接：

代码、模型和数据：

论文链接：

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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杨健程

瑞士洛桑联邦理工学院 · 博士后

杨健程，瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL) 博士后，主要研究医疗AI和3D视觉。本科和博士毕业于上海交通大学。曾作为访问学者在哈佛大学和EPFL从事研究。已发表50余篇研究论文，包括Cancer Research / eBioMedicine / TMI / MedIA / CVPR / MICCAI / NeurIPS / ICLR等顶刊顶会，谷歌学术累计引用约4000次。担任MICCAI 2024/2025 和MIDL 2025的领域主席。他曾入选世界人工智能大会 (WAIC) 云帆奖、斯坦福“全球前2%顶尖科学家榜单”和Forbes 30 Under 30 Asia。他是MedMNIST的作者。

个人主页:

https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=31423

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