报告题目：基于多模态医学影像和生成对抗策略的阿尔兹海默症异常脑连接预测
报 告 人 ：左乾坤
内容摘要：
当前，以深度学习为代表的图像处理技术逐渐成为一项可应用和可普及的基础技术。医学图像计算是深度学习在医疗健康领域实现技术突破的关键技术。融合深度学习和医学影像的智能辅助诊断技术具有巨大的发展潜力和应用场景。阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，其主要特点是，大脑的结构和功能连接在其逐步退化的过程中会发生改变。现有的辅助诊断方法已经完成了分类任务，但很少有辅助诊断方法能够准确评价脑部连接的变化特征。本报告以三种模态的脑部医学影像为切入点，基于深度学习的方法，分析了认知脑疾病在不同病变阶段下的脑连接变化特征，这些发现的部分异常连接与之前的神经科学发现一致。本模型能够评估不同阶段阿尔茨海默病脑连接异常的特征，有助于挖掘早期认知疾病的生物标志物，实现认知疾病的早期干预和治疗。
报告人简介：
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左乾坤，男，1990年生，中国石油大学（北京）博士，现就职于中国科学院深圳先进院，助理研究员岗位。先后在高校、企业和科研单位从事机器学习算法的研究工作，应用方向包含石油勘探、人脸识别、目标检测、医学图像分析等。作为核心参与人，先后参与多项国家自然科学基金项目和省部级科研项目，发表论文1篇SCI顶刊，5篇EI检索，会议论文2篇，获得专利授权3项。 |
会议时间：2022年5月19日（周四） 14：10
腾讯会议ID: 576-786-966
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长江大学计算机科学学院
