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Automated multi-objective learning for treatment outcome prediction in cancer therapy
发布时间:2023-06-28     浏览量:   分享到:

报告题目Automated multi-objective learning for treatment outcome prediction in cancer therapy

报告人:周治国教授

报告时间:2023629日,上午9

报告地点:长安校区文津楼3425

主办单位:bevitor伟德官网 人工智能与教育信息技术研究团队


报告摘要:Accurately predicting treatment outcome before or after therapy can help physicians make better and personalized treatment plan to improve patient survival rate and quality in cancer therapy. In this presentation, an automated multi-objective learning (AutoMO) method will be introduced to build a balance, safe and robust prediction model. The strategies on model construction and optimization as well as the applications on multiple cancer sites will be presented.


报告人简介:周治国,博士,现任美国堪萨斯大学教授,可靠智能与医学创新(RIMI Lab)实验室负责人。同时也是堪萨斯大学癌症中心的副研究员。他分别于2008年和2014年获得西安电子科技大学学士和博士学位。并在2013年到2014年在荷兰莱顿大学访问学习。从201412月起,他在美国德州大学西南医学中心放疗系担任博士后研究员,并于20179月晋升为研究型讲师。在加入堪萨斯大学之前,从2019年到2022年在中密苏里大学担任助理教授。他已经发表超过80篇期刊和会议文章, 是两个国际期刊的编委和一个期刊的客座副主编,以及20多个期刊的审稿人,并且担任过多个国际会议的分会主席。目前的研究方向为可靠人工智能,机器学习和深度学习,知识表示和推理,影像组学,治疗结果预测,临床诊断支持,医学影像处理等。