76net必赢官网学术报告

报告题目1：多源生物医学数据的整合分析理论和应用研究

报告人：蔡宏民，华南理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师

报告时间：2021年5月6日（星期四）上午10:00-11:00

报告地点：76net必赢官网一楼报告厅

报告摘要：新一代测序技术的普及和单细胞测序技术的迅速发展，衍生出不同尺度下的多组学数据；各种新型成像技术的高速发展，衍生出不同成像条件下的多模态影像数据。此类多源数据具有小样本、高维度、多模态、跨尺度和多属性缺失等问题，整合分析此类多源异构数据具有重要的科学意义，能为数基生命计算和医疗辅助诊断等提供计算工具。我们实验室以多源异构数据整合理论为研究中心，建立了小样本学习的张量谱聚类理论框架，实现多源信息的有效融合。以实现面向医疗和健康的数据挖掘为研究目标，针对两个重要数据来源：基因组学数据和医学影像，开展微观多组学和宏观影像组相关应用分析。本次报告将汇报我们实验室在以上三方面的研究进展。

报告人简介：蔡宏民，华南理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。1997-2003年获得哈尔滨工业大学本科和硕士学位，2007年获得香港大学数学系博士学位。2016年破格晋升博士生导师，同年破格晋升教授。系京都大学客座教授（2012，2019），中国自动化学会生物信息学与人工生命专业委员会委员、常委会委员，中国计算机学会生物信息学专业委员会委员、常委委员；系多个国际会议如ISBI，ISBRA，ICIC，BIBM，GIW，MICCAI的PC Member；系国际会议如ICDKE 2012，ICBBB2021，ICBBB 2022的会议主席；系广东省转化医学眼科分会副主委、广东省精准医学应用学会-数字智能化分会副主任委员、广东省生物医学工程学会智能医学影像分会副主任委员。他长期参与生物医学图像和生物信息处理方面的研究工作，在医学图像分析与理解、生物信息分析、多源数据融合、模式识别和数据挖掘等领域积累了丰富的研究经验，在相关杂志如IEEE T-PAMI, IEEE T-CyberN, IEEE T-Image Proce., IEEE T-Medical Imaging, Neuroimage, Bioinformatics, Briefings in Bio. 发表 SCI/EI论文 100+篇，其中通讯作者和第一作者 SCI/EI 论文 80+篇；近5年内共发表多源样本数据的整合分析理论和应用研究相关 SCI/EI论文49 篇，ESI 高被引论文1篇，近5年论文IF总和超过200。

报告题目2：基于流形学习的脑网络公共谐波分析方法

报告人：陈佳洲，华南理工大学计算机科学与工程学院，博士后

报告时间：2021年5月6日（星期四）上午11:00-12:00

报告地点：76net必赢官网一楼报告厅

报告摘要：越来越多的研究发现与神经退行性疾病相关的病变脑区域不是随机出现的，其空间分布遵循大尺度的脑网络连接。在这种情况下，开发一种强大的脑网络分析方法对了解整个大脑的神经病理传播机制是至关重要的。为此，我们提出了一种新颖的脑网络谐波分析框架识别与脑疾病相关的谐波变化。该框架的核心是一种适合脑网络谐波推理的流形代数方法，它克服了在不规则数据结构上使用经典欧几里得运算的局限性。最后，在公开ADNI数据集中，评估我们提出的脑网络谐波分析方法的有效性，与传统基于欧几里得方法相比，基于流形学习方法发现了更重要且更可靠的网络功能障碍模式。

报告人简介：陈佳洲，华南理工大学计算机科学与工程学院博士后，2020年在华南理工大学获得博士生学位。系美国北卡罗来纳大学教堂山分校访问学者，广东省生物医学工程学会智能医学影像分会委员，期刊Frontiers in Genetics 的Review Editor。主要从事生物信息学、医学影像分析、脑网络分析和机器学习相关研究工作，已在国际期刊IEEE T-PAMI, IEEE T-CyberN, IEEE T-MI, IEEE T-BME, Briefings in Bioinformatics, Bioinformatics, 国际会议MICCAI2020和IPMI2021上发表论文20余篇，授权国家发明专利7项，授权软件著作权1项。曾荣获2019年华南理工大学董事长奖学金，2019年国家公派留学资格，2018年广东省计算机学会优秀论文二等奖，2018年华南理工大学优秀博士学位创新基金和2015年国家奖学金。

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