报告题目：图卷积网络与脑图像分析
主讲嘉宾：康奈尔大学威尔医学院 王飞 副教授
报告时间：2018年8月21-22日 10：00-16：00
报告地点：复旦大学张江校区计算机楼208室
报告摘要：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。本报告介绍一种新的图卷积网络技术，该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。本报告还将特别介绍该技术脑图像分析当中的应用。
关于嘉宾：王飞，博士，康奈尔大学威尔医学院副教授，IBM沃森研究中心顾问，法国液空集团研究顾问。曾任职于康涅狄格大学以及IBM沃森研究中心。他于2008年在清华大学自动化系获得博士学位，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。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等。王飞博士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。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。王博士还是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。王博士同时还是AMIA知识发现与数据挖掘（KDDM）工作小组主席。任杂志Artificial Inteligencee in Medicine的编委（Associate Editor）,Journal of Health Informatics Research的编委、Smart Health的编委、Data Mining and Knowledge Discovery的执行编委（Action Editor）、Paterm Recognition编委和IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems编委。已在美国申请相关专利40余项，授权15项。
主办单位：上海市数据科学重点实验室