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    电生理脑网络及其在脑疾病研究中的应用
    点击量: 录入时间:2019-01-17

    报告时间:2019年1月18日 下午3:00

    报告地点:吉林快三平台教一楼第三会议室

    摘要:随着现代科技的快速发展,人们当前可以利用多种手段在实验室获取动物或人脑的多时空尺度、高维度神经数据。在这一背景下,发展高效的神经数据处理方法,可以帮助人们有效地解读和整合不同层次的实验数据,其成果不仅为理解大脑高效的工作机的理解提供了可能,也能创新脑疾病的诊断和治疗。在这之中,电生理脑网络分析是近年来逐渐发展起来的一个新型研究方向,其基本思想是把脑区抽象成为节点,脑区间信号关联度抽象成边,进而再利用图论、模式识别等方法对脑网络特征进行分析和抽取。在本报告中,我将首先回顾脑网络的背景,简要介绍电生理脑网络的构建及分析方法。随后,我将从基于动物和人两个层面,分别介绍我们实验室所开展的电生理脑网络研究,并探讨其在脑疾病研究中的应用。进一步,结合神经计算模型以及电生理信号分析,介绍我们在失神癫痫调控方面的研究成果。最后,总结相关工作,并给出相关领域研究中的若干挑战。

    报告人简介:

    郭大庆,博士,电子科技大学副教授、博导,神经信息国际联合研究中心和神经信息教育部重点实验室学术骨干,中国生物医学工程学会第九届青年工作委员会委员,中国自动化学会生物控制论与生物医学工程专业委员会副秘书长。长期从事计算神经科学相关研究工作,包括:多层次脑模拟技术和多模态神经信号分析两个方面,并将其应用在发展类脑计算新方法及对神经系统疾病机制的探索中。近年,主持多项国家自然科学基金、军口及省部级项目,参与包括国家自然科学基金仪器研发、科技部重大科研仪器设备研制在内的多项重大项目研发。在国际高水平主流期刊发表SCI论文50余篇,其中多数发表在PLoS Comput. Biol., IEEE Trans., Phys. Rev.等国际知名期刊,相关研究工作获广泛同行正面评价,SCI他引500余次。获2018年度“英国物理学会(IOP)中国高被引用作者奖”,担任包括Frontiers in Computational Neuroscience、Neurocomputing等在内的多个计算神经科学期刊的编辑。

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