本周為TechBeat人工智能社區(qū)第310期線上Talk。

北京時(shí)間6月2日(周三)晚8點(diǎn)，卡耐基梅隆大學(xué)助理教授——徐旻博士的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的三維冷凍斷層掃描電子顯微鏡圖像分析”，屆時(shí)將介紹有關(guān)生物圖像分析，三維圖像分析，圖像配準(zhǔn)，圖像分類的相關(guān)研究與近期的一些進(jìn)展和思考。

Talk·信息

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主題：基于計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的

三維冷凍斷層掃描電子顯微鏡圖像分析

嘉賓：卡耐基梅隆大學(xué)助理教授 徐旻

時(shí)間：北京時(shí)間?6月2日 (周三) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

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細(xì)胞是所有生命體的基本結(jié)構(gòu)和功能單位，了解各種各樣的細(xì)胞過程對于生命科學(xué)研究至關(guān)重要。大分子是在細(xì)胞中掌控這些過程細(xì)胞過成的納米機(jī)器，要想精確了解這些細(xì)胞過程，我們需要知道在單個(gè)細(xì)胞中所有大分子的結(jié)構(gòu)以及空間組織。

這樣的信息長期以來一直因?yàn)槿狈τ行У臄?shù)據(jù)獲取手段而難以獲得，近年來三維冷凍斷層掃描電子顯微鏡技術(shù)的革命性進(jìn)展使得獲取這樣的信息成為可能，這種成像技術(shù)可以獲得亞細(xì)胞在亞分子分辨率的三維圖像。然而由于成像的一些局限以及圖像內(nèi)容的復(fù)雜性，對于這種圖像的計(jì)算分析非常困難。

自2008年以來我們一直在設(shè)計(jì)一系列的無模板的結(jié)構(gòu)模式抽取方法來解決這一問題，這一系列方法包括圖像配準(zhǔn)、分類分割和恢復(fù)等技術(shù)。這些方法對于系統(tǒng)的研究在單個(gè)細(xì)胞中的大分子結(jié)構(gòu)以及他們的空間組織有著潛在的重要應(yīng)用。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1. 三維冷凍斷層掃描電子顯微鏡背景介紹

2. ?基于圖像配準(zhǔn)技術(shù)的大分子結(jié)構(gòu)恢復(fù)

3. ?基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的三維視圖分類

4. 三維圖像分割

5. 軟件工程與高性能計(jì)算

6. ?總結(jié)以及展望

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會(huì)提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

[1]. Zeng X, Kahng A, Xue L, Mahamid J, Chang Y, Xu M. DISCA:?high-throughput cryo-ET structural pattern mining by deep unsupervised clustering.?bioRxiv. doi:10.1101/2021.05.16.444381

[2]. Du X, Wang H, Zhu Z, Zeng X, Chang Y, Zhang J, Xing E, Xu M.Active learning to classify macromolecular structures in situ for less supervision?in cryo-electron tomography. Bioinformatics. doi:10.1093/bioinformatics/btab123 arXiv:2102.12040

[3]. Li R, Yu L, Zhou B, Zeng X, Wang Z, Yang X, Zhang J, Gao X, Jang R, Xu M.?Few-shot learning for classification of novel macromolecular structures?in cryo-electron tomograms. PLOS Computational Biology. doi:10.1371/journal.pcbi.1008227

[4]. Zeng X, Xu M. Gum-Net:Unsupervised geometric matching for fast and accurate 3D subtomogram image alignment and averaging.?In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR 2020). Paper

[5]. Du X, Zeng X, Zhou B, Singh A, Xu M.?Open-set Recognition of Unseen Macromolecules in Cellular Electron Cryo-Tomograms by Soft Large Margin Centralized Cosine Loss.?British Machine Vision Conference (BMVC 2019 spotlight with acceptance rate < 5%). pdf

[6]. Zhao G, Zhou B, Wang K, Jiang R, Xu M. Respond-CAM:?Analyzing Deep Models for 3D Imaging Data by Visualizations.?Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2018. arXiv:1806.00102

Talk·提問交流

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通過以下兩種方式提問都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

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方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

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徐旻博士，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算生物系助理教授，他在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和匹茲堡大學(xué)的計(jì)算生物聯(lián)合培養(yǎng)博士聯(lián)合培養(yǎng)項(xiàng)目中擔(dān)任導(dǎo)師，他也在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院的計(jì)算機(jī)視覺碩士項(xiàng)目中擔(dān)任導(dǎo)師，同時(shí)他也在美國國家多尺度生物系統(tǒng)建模中心任職。徐老師的科研事業(yè)集中在設(shè)計(jì)計(jì)算方法使用圖像和組學(xué)數(shù)據(jù)研究細(xì)胞系統(tǒng)，他在計(jì)算生物學(xué)和生物信息學(xué)的科研事業(yè)起始于2000年。自2008年以來他的主要研究工作集中在細(xì)胞的三維冷凍斷層掃描電子顯微鏡圖像的分析上。他設(shè)計(jì)的一系列結(jié)構(gòu)模式挖掘方法并且首次演示了在這種單細(xì)胞和亞細(xì)胞的三維圖像上不依賴模板就可以抽取到大分子復(fù)合體的結(jié)構(gòu)以及空間組織信息。他現(xiàn)在的科研集中在使用三維冷凍斷層掃描電鏡圖像進(jìn)行對細(xì)胞的組織結(jié)構(gòu)在分子分辨率上的建模。

至今為止徐老師已經(jīng)發(fā)表過60余篇期刊和會(huì)議的文章，包括PNAS, CVPR, MICCAI等。他在北京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)系獲得學(xué)士學(xué)位，在新加坡國立大學(xué)獲得信息系統(tǒng)碩士學(xué)位，在南加州大學(xué)獲得計(jì)算生物學(xué)博士學(xué)位和應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士學(xué)位。

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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