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多媒体信号与智能信息处理实验室

机器视觉与手术导航实验室

狡计成像与视觉智能实验室

极光实验室

视觉狡计实验室

下一代收集技能及应用实验室

遥感实验室

语音处理与机器智能实验室

语音与音频技能实验室

智能图文与机器视觉实验室

智能图文与健康信息处理实验室

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多媒体信号与智能信息处理实验室

实验室约略：

多媒体信号与智能信息处理实验室经受包括统计模式识别、机器学习、数据挖掘等海量数据处理技能，扣问数据和信息的融会、强壮、以及有用管束和欺诈。2015年起，实验室脱手聚焦智谋医疗扣问领域，将当然话语强壮、学问工程、数据挖掘和图像分析技能应用到医学领域，积极开展全科辅助会诊和专业辅助调治的扣问使命。

全科会诊智力和面向下层的辅诊系统

医疗文才略会对当然话语处理技能建议了严峻挑战。针对语义表征和推理建模汉文义粒度、推理圭臬和档次建模三个要道难点，咱们建议了基于高下文自戒备力机制的多粒度语义张量表征模子CAMSE，以杀青医学文本多种粒度的语义表征；建议了包含要道点推理、局部高下文推理和全局根据链推理的跨圭臬推理学习模子Med3R，以杀青基于跨圭臬信息的推理；建议基于张量图和图内与图间双消息传递的多图交融技能TensorGCN，以杀青档次化推理模子的构建。学术恶果发表在《当然.通信》，AAAI和ACL等垂危期刊和学术会议上。

2017年，实验室研发的“智医助理”机器东谈主参加国度实践医师训导临床笔试测试，属全球初次，赢得456分的好得益，不仅大幅度超越360分的合格线，而况迥殊畴昔96.3%的东谈主类考生。2017年11月16日，新华社内参快讯以“我国机器东谈主“医师”通过握业医师训导属全球初次”为题给以报谈(刊号3466)；2018年3月，《MIT Technology Review》有益先容了这一恶果。

在此基础上咱们研发了“智医助理”全科辅诊系统。2018年3月2日在安徽合肥庐阳双岗社区卫生中心初次上线；随后得到安徽民生工程的救援，在四县一区(天长县，阜南县，金寨县，凤阳县和合肥双岗区)开展边界化试点。对下层常见病的会诊，首选正确率迥殊85%，5候选遮蔽率迥殊96%。2019年智能辅诊系统的推论被列入安徽省政府使命证据。刻下，仍是在宇宙二十个省市200个区县2万个下层医疗机构和社会卫生中心应用，奇迹迥殊一亿住户，显耀赞成了下层调治的质料和方法性。

电子病历智能质检技能

电子病历汇聚了调治经由的全面信息，是病院调治质料、奇迹水温和管聪敏力的全面体现。但刻下病历质控枯竭有用妙技，主要依靠主不雅评价，抽检比例很低，质料方法难以得到有用落实。电子病历的智能质检是指欺诈机器学习、学问图谱、医学当然话语处理、数据挖掘和统计分析等前沿技能，对入院病历、门诊病历、医技证据等电子病历数据的好意思满性、方法性、一致性、时效性、合感性等进行全所在搜检和校验，发现并定位问题发生的位置，并将相应失误信息和处理建议推选给临床医师或病案室医师，协助医师发现和搞定电子病历中存在的问题，提高电子病历的书写质料，从而提高临床调治水平。电子病历智能质控智力不错分为三个档次即体式质检、执行质检和内涵质检，分别对应于书写体式方法、文本字执行正确、医学逻辑合理。要具备这三个档次的质控智力，其中枢是对电子病历进行全所在、深档次的执行分析智能化强壮，欺诈深度学习、学问工程、大数据等东谈主工智能技能杀青病历数据的精致结构化、术语方法化、内涵理解、疾病编码、手术编码、机器会诊合感性判断。

实验室基于国外前沿技能研发了电子病历智能质控系统，其质控智力已可遮蔽病案首页、入院纪录、病程纪录、手术纪录、抢救纪录、出院纪录、圆寂纪录等全电子病历章节执行，成人网根据质控智力的不同鉴识有病通书质好意思满性、病历书写方法性、病通书质合感性、病历书写时效性、病情描述一致性、调治合感性、编码正确性7大类共700多项质检智力。智能病历质检系统能杀青了全量化、自动化、智能化的电子病历质料搜检，可显耀减少东谈主力干涉，从简资本；对促进宇宙电子病历方法化，提高电子病历全体质料将证据垂危作用。

专业辅助调治技能

与多家着名病院开展协作，在多个科室标的面向临床问题开展深化扣问，取得了一系列恶果。积极探索欺诈东谈主工智能技能处理款式差异的临床数据和复杂多变的临床问题。

与北医三骨科协作，基于全脊柱DR影像的脊柱剖解结构分析，引入多任务学习和部位关系性提高锥体检测精度。

与同仁病院协作，引入医学和声学学问集聚双体位语音尘号，杀青了针对阻挠性就寝呼吸隔断患者的快速筛查和严重进程分类；通过提真金不怕火其鼾声和及时体位景色，杀青呼吸暂停事件的及时预计。

与自如军总病院超声科协作，基于多模态超声图像和证据，引入深度对王人和交融算法，杀青淋巴节闲居、良性和恶性分类，并进一步杀青超声证据的自动生成。

与北京大学口腔病院协作，建议了针对口腔X光根尖片的级联结构进行牙位识别算法，以及可摘局部义齿的自动联想设施。

与中科大附一院放疗科协作，扣问基于深度学习的临床靶区自动勾勒算法，建议面积感知的重加权计谋和轮回迭代的标签修正计谋，提高应用于宫颈癌放疗靶区勾勒的算法精度。

面临医疗图像分析问题，建议了针对医学分类任务的神经收集参数启动化设施和数据增强设施；引入标签质料评价模块以及过拟合为止模块来缓解标签噪声对分割任务的影响；建议同期从像素级和图像级蒸馏有用监督信息的噪声容忍学习框架以赞成对带噪标签的鲁棒性。

基于图神经收集与多视图对比学习框架，交融药物在化学与互相作用收集中的暗示，提真金不怕炸药物表征以精确预计全新的药物间互相作用；建议了一种可讲明的药物数据增强设施，得以在药物暗示学习中使用雷同的数据闇练得到更鲁棒的分子暗示。使用所建议的设施预闇练的分子暗示在多种卑劣预计任务中取得了比有监督学习更好的性能。

实验室主任吴及，是清华大学电子工程系副系主任，长聘磨真金不怕火，博士生导师。1996年和2001年在清华大学电子工程系赢得工学学士和博士学位，2013年至2015年在好意思国佐治亚理工学院担任造访学者。主要从事东谈主工智能，机器学习，当然话语处理，模式识别，数据挖掘等领域的扣问使命。从2006起担任清华-讯飞取悦实验室主任，2019年起担任清华大学精确医学扣问院临床大数据中心主任，2020年起担任清华大学智谋医疗扣问院副院长，当今为IEEE高等会员，中国语音产业定约技能使命组组长。

吴及磨真金不怕火承担国度重心研发磋磨，863，国度当然科学基金，工信部电子发展基金等多项国度科研名堂。参加的名堂“智能语音交互要道技能及应用缔造平台”于2011年获国度科技跳跃二等奖。崇拜的名堂“面向海量语音数据的识别、检索和执行分析技能偏握应用”获2016年度北京市科学技能奖一等奖。2018年起担任国度“数字调治装备研发”专项名堂“全球医疗健康医学东谈主工智能管束奇迹模式”名堂崇拜东谈主。已在Nature Communications， IEEE TASLP，AAAI，ACL等垂危学术期刊和学术会议上发表论文近一百五十余篇。

实验室崇拜东谈主：吴及磨真金不怕火

测度面貌：wuji_ee@tsinghua.edu.cn

实验室网站：