报告会时间：6月8日10:30-11:30
报告会地点：计算机学院三楼会议室（1-317）
报告人：李俊华博士（英国埃塞克斯大学）
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题目：构建用于神经影像识别的人工智能与机器学习模型
报告人：李俊华
摘要：人工智能与机器学习已经广泛地用于各个领域，其中包括脑机接口领域。通过人工智能与机器学习的算法可以较好地实现脑电数据、核磁共振数据、正电子发射扫描数据的分类与识别，建立基于脑控的系统或者疾病的辅助诊断等应用。目前，算法的开发与改进主要着重考虑数据本身的特性，根据数据的特性来设计算法。虽然这种方式在识别性能也可以取得比较令人接受的效果，但是本质上只是对数据的一种统计意义下的认识。因此，更合理的方式是结合数据产生的源头来设计算法与模型。本报告将以精神分裂症的识别为例，讲解如何结合数据产生的源头来更有效地开发与改进模型。同时，也会给出一些在这方面的浅显的主观想法。
个人简介：李俊华，英国埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院终身教职，IEEE高级会员（Senior Member），英国高等教育学会会士（Fellow），英国EPSRC审稿学会会员，英国UKRI人才项目审理学会会员，UKRI人工智能与健康创新项目的会评组专家。国际学术期刊IEEE Access和Brain-Computer Interfaces的副主编。已在脑机接口，神经影像数据处理和人工智能领域发表论文70余篇，h-index 24, i10-index 41。