2021年11月13日上午10点45，应物理与电子科学学院、山东省医学图像处理技术重点实验室和国际交流与合作处的邀请，加拿大西安大略大学Li Shuo教授做客海外名师讲坛，以“Reinforcement Learning in Medical Image Analysis”为题进行了精彩的在线学术讲座。物理与电子科学学院李登旺教授担任主持，学院部分教师及相关专业研究生参与本次讲座。
Li Shuo教授详细介绍了强化学习的理论发展，强调了“Reinforcement Learning”是如何表示状态空间和动作空间、选择建立信号、通过学习来修整不同状态并根据这些值来选择适合的工作。他教授表示深度强化学习（DRL）本质上属于采用神经网络作为值函数估计器的一类方法，其主要优势在于它能够利用深度神经网络对状态特征进行自动抽取，避免了人工定义状态特征带来的不准确性，使得Agent能够在更原始的状态上进行学习。除此之外，他还列举了深度强化学习在医学图像分析中的应用，如肝肿瘤分割、脊椎检测与分割。
Li Shuo还在报告结束后与师生就强化学习前景展开了热烈讨论，他说强化学习在医学图像分析中也面临着多重挑战，需要更多研究学者开发深度强化学习以解决当前医学图像分析问题。
Li Shuo，加拿大西安大略大学医学影像和医学生物物理系教授，Lawson Health Institute科学家。之前，他曾任General Electric Healthcare的研究科学家和项目经理9年，2006年创立了伦敦数字影像小组，并于2006年从Concordia大学获得计算机科学学位，其博士学位论文获得了工程和计算机科学系的doctoral prize。他发表论文200多篇，曾获得GE、研究所和国际组织的多个奖项；他在该领域的一些著名期刊中担任客座编辑和副编辑，同时在极具影响力的多个会议中担任程序委员会会员，并在MICCAI协会（2015-2023）的董事会任职。他曾担任六本Springer书籍的编辑，并将在2022年医疗影像会MICCAI会议上担任大会主席。他目前的研究重点是人工智能系统的发展，已解决放射科、泌尿科、外科、康复和癌症中最具挑战性的临床和基础图像为中心的数据分析问题，重点是学习方案的创新（回归学习、深度学习、强化学习、稀疏学习、谱学习和流行学习）。
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