时间：2014年8月21日下午14:30-16:00

地点：软件园校区办公楼三层310会议室

报告题目：基于机器学习的脑连接网络分析及应用

摘要：最近一系列的研究表明很多脑疾病不仅仅与大脑的某些区域相关，而且也和一个大规模的脑连接网络相关联。本报告介绍利用机器学习技术开展基于图的大脑连接网络及其在老年痴呆症（AD）早期诊断中的应用。主要内容包括：1）介绍一种基于图核的脑网络相似性度量技术以及相应脑网络分类方法，2）介绍一种基于超网络（hyper-network）的新型脑网络构建及特征提取和分类方法，3）介绍一种基于频繁子网络挖掘的脑网络判别模式发现及其脑网络分类方法。

报告人：张道强，工学博士，南京航空航天大学教授，博士生导师。分别于1999年和 2004年在南京航空航天大学计算机科学与工程系获学士和博士学位。2004年起留校任教，2008年破格晋升为教授，主要研究方向为机器学习和模式识别技术及应用。2010年至2012年在北卡大学教堂山分校（UNC-Chapel Hill）从事脑影像分析及脑疾病早期诊断研究。先后主持多项国家和省部级基金，已在国内外核心期刊和会议上发表100余篇论文，论文累计被他引3000余次，研究成果获得多次国际奖项，包括国际期刊《Pattern Recognition》 2006-2010年高引用论文奖、国际会议PRICAI’06及STMI’12最佳论文奖等。目前担任《Computational Intelligence and Neuroscience》等期刊编委，《Neuroimage》等几十种学术期刊的审稿专家，及 IJCAI等十几个国际会议的程序委员会委员。任中国人工智能学会机器学习专委会常委、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员。曾获2006年全国优秀博士学位论文提名奖，2012年霍英东基金会第十三届高等院校青年教师奖及2013年江苏省杰出青年基金。