题目：先验知识赋能的机器学习脑影像分析

主讲人：祝志远（北京师范大学人工智能学院）

时间：2023年5月10日下午16:30

地点：心理学院大楼301

主讲人简介：祝志远，北京师范大学人工智能学院计算机应用技术专业博士生，导师邬霞教授。博士期间曾受国家留学基金委资助，赴加拿大西安大略大学开展为期18个月的联合培养访问研究，联合培养导师李硕教授。主要研究方向包括医学图像处理，脑影像智能分析，计算机辅助诊断等。相关成果发表于Medical Image Analysis, IEEE/ACM TCBB, IEEE J-BHI, Human Brain Mapping等高水平国际期刊以及IPMI，MICCAI等医学图像处理领域顶级会议，并获得河南省科技进步三等奖一项。

讲座内容： 基于机器学习的脑影像分析可以将抽象的脑功能活动映射为参数化的表示，从而为更好地认识和理解大脑的工作机制提供见解。先验知识可以引导机器学习模型聚焦于与任务最相关的关键特征，规避无关特征的影响，从而提高模型对复杂特征的学习效率和表示能力。本次报告将围绕脑影像分析过程中所面临的实际问题，提出一系列认知神经科学领域先验知识赋能的机器学习模型，旨在通过先验知识的引导或约束来改善由于数据噪声或标注数据不足所导致的局部特征坍塌，从而提高机器学习模型在脑影像分析任务中的效果和性能。