学术报告
报告题目
Multi-Atlas Learning for Brain Image Segmentation and Classification
报告人
国家优秀青年基金获得者，南京航空航天大学张道强教授
时间/地点
2015年10月10日（星期六）上午10点，学院六楼会议室
【摘要】 近年来，机器学习技术在脑影像分析及计算机辅助脑疾病诊断中受到越来越多的关注。本报告介绍我们利用机器学习技术开展基于多图谱（Atlas）脑影像分割和分类研究方面所取得的一些最新进展。具体包括：介绍基于多Atlas的脑图像分割研究现状，并给出一种基于图框架和稀疏学习的多标签融合方法及其推广；介绍一类利用多Atlas的特征表示方法，进一步针对多Atlas数据呈现出的结构信息，介绍两种能有效利用多Atlas特征的分类方法。
张道强教授简介：
博士，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年在美国北卡罗莱纳大学教堂山分校（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4000余次（Google Scholar数据），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《PLOS ONE》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等职务。
先后获得或入选2006年全国优秀博士学位论文提名奖，2008年江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师，2008年南航优秀青年教师奖和“校园年度人物”，2012年霍英东基金会第十三届高等院校青年教师奖，2013年江苏省“333工程”高层次人才，2013年江苏省杰出青年基金及2014年国家自然科学基金优秀青年基金。
当前位置：