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【生物医学工程学院学术讲座】 机器学习在探索生命各阶段神经科学问题中的应用

文章来源: 作者: 发布时间:2022年06月05日 点击数: 字体:

主讲嘉宾:刘梦汀 副教授

时间:20220607周二上午10:00-11:00

地点:深圳大学丽湖校区A2-517

主持人:张治国 教授

报告题目:机器学习在探索生命各阶段神经科学问题中的应用

报告内容简介:

脑科学在人生命周期的各个阶段,都有着其最为关切的脑科学问题。比如婴幼儿时期面临的最大问题是大脑的功能和结构如何发育;在青壮年时期,则是大脑如何认知;而老年阶段,则是如何应对神经退行性疾病。神经影像分析,特别是磁共振成像技术(MRI)逐渐成为研究脑科学的主要工具,并已经被证明可以为各个阶段的脑科学难题提供越来越多的关键性证据。然而,神经影像分析在各个阶段都面临各自特殊的挑战。比如,婴幼儿时期的大脑体积很小,很多大脑的细微结构甚至低于成像的分辨率,另外,大脑的形态和微观结构在婴幼儿时期都正在经历快速且巨大的变化。对于青壮年时期,解码大脑的认知最关键的障碍是了解人类行为和认知功能的大脑功能定位,而大脑的功能定位十分复杂,单一的脑区可能对应很多的功能,而单一的大脑功能可能由很多脑区共同完成。在老年时期,神经退行性疾病影像分析的主要难点在于早期诊断以便及早引入干预和治疗,以及准确的理解这些神经退行性疾病的发病机制。本报告将介绍机器学习手段如何能够帮助应对生命周期各个阶段神经影像分析的挑战,并以此来进行的一些对于解答生命各个阶段关切的脑科学难题的探索。

 

报告嘉宾简介:

刘梦汀,博士,中山大学百人计划副教授,中山大学生物医学工程学院智能脑科学课题组负责人。刘梦汀博士于美国路易斯安纳理工大学获得生物医学工程博士学位,后于美国特拉华大学(University of Delaware)和南加州大学(University of Southern California)分别进行博士后和研究员研究。刘梦汀博士重点关注神经影像,人工智能和脑科学的交叉研究。尝试通过机器学习算法设计和解决生命各个周期中神经影像分析的难题,并探索相关脑科学问题。近三年在脑科学领域的知名脑科学期刊包括Biological Psychiatry, Cerebral Cortex,以及医学影像分析顶级会议和期刊如MICCAITMI, Neuroimage等发表过论文20余篇。受邀作国际或区域性学术会议主旨/邀请报告6次。现担任3SCI期刊审稿编辑,以及2SCI期刊主题编辑职务。


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