实验室邀请康奈尔大学威尔医学院王飞副教授做报告

王老师目前是康奈尔医学院副教授,任IBM沃森研究中心顾问和法国液空集团研究顾问,AMIA知识发现与数据挖掘(KDDM)工作小组主席,并兼任多个杂志的编委,包括Artificial Inteligencee in Medicine(Associate Editor)、Journal of Health Informatics Research、Smart Health、Data Mining and Knowledge Discovery(Action Editor)、Paterm Recognition、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王老师于2008年在清华大学自动化系获得博士学位,主要研究方向包括数据挖掘和机器学习技术在医疗信息学中的应用,其博士学位论文“图上的半监督学习算法研究”获得了2011年全国优秀博士论文奖。截至目前为止,王老师已经在相关方向的顶级国际会议和杂志上发表了近200篇学术论文,引用超过6500次,H指数43。同时,其指导的学生论文曾或ICDM2016最佳论文提名,ICDM2015最佳学生论文,ICDM2010的最佳研究论文提名奖,SDM2011最佳研究论文候选以及AMIA转化生物信息学峰会的Macro Bomani最佳论文候选。另外,王老师还是Michael Fox基金会主办的帕金森病亚型发现数据竞赛的冠军获得者,以及NIPS2017基因变异分类挑战赛优胜奖获得者。目前已在美国申请相关专利40余项,授权15项。

2018821-22日上午10:00-16:00,实验室邀请王老师进行了为期两天的学术交流访问,期间王老师与大家分享了关于大图数据分析方面的科研进展和成果,并作了关于“图卷积网络与脑图像分析”的报告。实验室的老师和学生均认真聆听了报告,报告由实验室熊赟教授主持。

在此次报告会上,王老师介绍了一种新的图卷积网络技术。王老师认为,近些年来深度学习技术,特别是卷积神经网络在计算机视觉以及医学影像分析中取得了广泛的应用。然而传统的卷积神经网络是定义在规则的二维或是多维网格上。对于一般的图,传统的卷积并不能被直接定义在节点和边上。但是,这种新的图卷积网络技术,将卷积定义在了图的空域和频域上并通过深度学习来从图中提取更为丰富的特征。此外,本报告还特别介绍了该技术脑图像分析当中的应用。


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