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    出訪成果報告--周箏(學號:181120083)
    發表日期:2020年11月23日 閱讀:193

    出訪成果報告

    單    位:福  州  大  學

    出訪人員:周箏

    出訪國家(地區) 日本,長崎

    出訪任務:參加日本長崎大學2019-2020學年一般交換訪學項目( 英文名稱: Nagasaki University Students Exchange Program 2019

    出訪時間2019 年9月19至2020年9月15

    如有異議,請聯系學院研究生辦公室。

    電話:0591-22865133

                                                               物理與信息工程學院

                                                                    2020年11月23日

    出訪人所在學院(或部門)

    物理與信息工程學院

    領隊姓名

    周箏

    出訪人員名單(含領隊)

    周箏

    出訪國家(地區)

    日本

    實際

    出訪時間

    2019918

    至       2020915

    實際出訪路線

    中國(長沙)——韓國(中轉)——日本——中國

    出訪任務

    參加日本長崎大學2019-2020學年一般交換訪學項目(英文名稱:Nagasaki University Students Exchange Program 2019

     

     

     

     

     

    日本長崎大學一般學生交換項目目標是給已經在國外友好交流大學就讀的本科生和研究生進行交換留學的項目。交換期間為一個學期或者一個學年, 所有的學生將會被與其原大學所在的學部相關的學部錄取。大學研究生將會以“特別研究生”的身份進入長崎大學學習并接受研究指導。本項目旨在與國際友好學校進行交換學習,讓學生接受到不同的學習指導以及體驗不同的生活環境、促進中日學術交流等。

    長崎大學(日文名:ながさきだいがく,英文名:Nagasaki University),簡稱長大,1949年建校,位于長崎縣長崎市的日本著名一流研究型國立大學之一、大學醫學部是舊制六大醫科大學(其余為新瀉大學、金沢大學、 千葉大學、岡山大學、熊本大學)其中一所,俗稱名門舊官六。其是日本歷史最悠久的公立醫學校。醫學,化學等專業在日本學術界享有較高的聲譽。其校友包括了2008年諾貝爾化學獎得主下村修 。

    該團隊于2019919飛機到達福岡機場,大巴赴日本長崎大學,辦理住宿手續。920日至922與導師見面,參加實驗室見面會。于923日至924辦理入學手續,進入實驗室學習。925參加國際學生開學儀式和歡迎會。926日至930進入實驗室學習,與導師進行課題探討。

    10在導師指導下進行模式識別學習,擬定研究方向,并在此同時加入研究室基于醫學圖像處理的口腔細胞癌診斷研究團隊與基于CT圖像的頸部淋巴節的自動檢測與口腔癌轉移的識別研究團隊。同時參加實驗室定期研討會與面談,進行學術指導。

    11導師指導下確定具體研究方向,進行模式識別、計算機視覺學習,并開始文獻調研。進行為期一個月的壓縮感知基礎知識的學習并通過閱讀論文撰寫摘要以及學習使用Tensorflow 1.0 2.0框架以及pytorch 框架通過壓縮感知的方法實現“Extended Yale Face Database B”人臉識別。

    12繼續文獻調研并設計實驗,開展醫學圖形圖像相關研究。口腔癌是一種罕見的癌癥,每年影響15,000人,造成約7,000人死亡(死亡率46%)。需要盡早發現和治療,但是早期口腔癌的外觀與口腔炎非常相似,口腔細胞學檢查有助于區分良性和惡性??谇患毎麑W缺少病理學家,病理學家需要經驗。另一方面,如果存在大量分類為細胞診斷類別的圖像,則期望通過應用以深度學習為代表的人工智能(AI)開發一種自動進行細胞診斷的技術。從統計學上考慮對診斷有用的細胞圖像的特征也是可能的。在這項研究中,將構建一個圖像分類器,對口腔細胞學進行分類。另外,我們將可視化圖像分類器用來確定類別的主要特征量和特征圖,并檢查分類結果和對診斷有用的圖像特征的有效性。受試者是在長崎大學醫院口腔外科進行口腔細胞學檢查的病例。在檢查中,同時進行液體和刮擦細胞學檢查,并且兩者都使用。每個細胞學圖像均顯示多個被番木瓜染色的細胞,并被賦予從所有細胞綜合判斷的IV級標記。使用全厚度卷積神經網絡(FCNN)構造圖像分類器,該圖像分類器輸出給定的細胞學圖像是否為III級或更高級別(懷疑是惡性的)。我們還嘗試應用Detectron,它可以同時實現細胞檢測和分類。

    宮頸淋巴結轉移的評估對口腔癌很重要,診斷成像可通過CT和超聲檢查進行。為了通過解釋CT圖像來確定宮頸淋巴結的轉移,有必要從CT圖像中識別淋巴結的區域并檢查指示是否存在轉移的特征?,F有的識別唇節中癌癥轉移的圖像識別技術需要手動指定淋巴結的區域,避免進行預處理以將該區域擴大或縮小至鑒別器預期的大小。在這項研究中,將開發一種圖像識別技術,該技術可同時實現子宮頸淋巴結的檢測和癌癥轉移的識別。作為圖像的特征,并不總是簡單而清楚地顯示是否存在癌癥轉移。此外還將考慮如何通過深度學習解決此問題。

    通過深度學習構建了區域卷積神經網絡(R-CNN),以檢測淋巴結區域并從上頸CT圖像中識別是否存在癌癥轉移。在長崎大學醫院口腔外科接受手術治療的患有頸淋巴結轉移的口腔癌患者,術前CT圖像用作R-CNN的訓練數據。訓練數據的CT圖像中的每個淋巴結都有一個標簽,指示該區域以及是否存在癌癥轉移。在宮頸淋巴結轉移的情況下,進行了頸淋巴結清掃術,術后病理檢查證實了淋巴結轉移的存在與否。

    該團隊成員于2020123日作為團隊成員參加第38回日本口腔腫瘤學會總會·學術大學(第38回日本口腔腫瘍學會総會?學術大會)。

    20202月對前期工作進行總結整理數據并進行新的研究。此次是針對壓縮感知以及模式識別領域的優化算法,求解LASSO回歸的算法進行改進研究。

    34月確定研究方向并進行實驗,期間著重對稀疏編碼領域進行深入了解和研究。5月完成實驗并對實驗數據進行分析。6月撰寫論文,該團隊于630日投稿23屆圖像識別與理解學會(英文名:The 23rd Meeting on Image Recognition and Understanding,日語名:第23回畫像の認識理解シンポジウム)。

    該團隊202085日參加第23屆圖像識別與理解學會,并以第一作者發表論文“Preserving Optimal Step Size of unfolded ISTA”和第二作者發表論文“スパース解法の計算グラフに基づく識別器の深層學習”。由于疫情原因學會于線上舉行,該團隊參加了線上會議并作海報表述與與會人員進行探討課題。

    Preserving Optimal Step Size of unfolded ISTA” 提出了一種稀疏字典學習策略,以及通過迭代軟閾值算法(ISTA)展開到計算圖來自動調整步長的策略。該策略使ISTA可以通過反向傳播進行訓練,這樣不僅可以使稀疏字典適合訓練數據集,而且可以提高收斂速度。該新穎之處在于在展開的ISTA中使用向后傳播的本征分解來進行步長調整。該工作簡化了稀疏求解器,并且勝過了最新的迭代展開算法。

    “スパース解法の計算グラフに基づく識別器の深層學習”提出了一種基于稀疏表示的模式識別技術構建深度神經網絡(DNN)并通過深度學習提高效率的方法,基于稀疏表示的識別通過隨機投影是有效的。通過學習字典,可以減少維數,提高識別性能。該策略比較了稀疏解的重復次數與學習前后測試數據的分類正確答案率之間的關系,并通過學習確認了效率的提高。

    線上會議研討期間,該團隊成員作為發表人員匯報了論文并與其他與會人員積極進行學術交流,針對他們所提問題進行解釋并悉心接受建議與指導。

    通過本次交換留學,出訪團在學習研究上得到了顯著的提高。按照原定計劃進行了醫學圖形圖像相關處理與研究,并參加相應學會發表。同時在壓縮感知、稀疏編碼領域進行了深入的學習和研究,分別作為第一第二作者發表學術論文,在學術會議中展示了學術研究成果并與其他科研人員深入交流。同時在本次學術會議上也看到了同行專家們在該領域所取得的最新成果,接觸了行業的最新技術,為今后的科研提供了思路和參考,就稀疏編碼方面的熱點問題和同行們進行了交流討論,通過交流討論,為今后的科研開拓了新的方向。通過展示交流,越來越多的國際相關領域國際專家關注到了福州大學,提高了我校在國際學術上的知名度。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    該團組已進行事后公示。                                ?。I隊簽字)

    年    月    日

    遵守外事紀律情況(含意見和建議等):

     

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