报告题目：Computational Diffusion MRI, the novel algorithms for neuroimaging

报告时间： 12月10日 上午10点

报告地点：浙江工业大学信息大楼D119

报告摘要

自20世纪以来，人们一直期望解开人脑神经元连接的秘密。随着非侵入式神经成像技术的发展，构建人脑完整连接网络连接成为可能。基于扩散磁共振成像(dMRI)的脑神经纤维重构是目前活体无创显示神经纤维走向的唯一方法，是构建人脑连接网络的重要手段，在脑外科手术导航、精神类疾病的研究中起重要作用。神经纤维作为组成大脑神经系统的基本结构功能单位与传导人脑兴奋的介质，是影响脑部反应运转的重要因素。数以百万计的神经纤维穿梭在各个特定功能区之间，保证着与外界信息的实时交流与反应。而这数以百万计的神经纤维的分布与走向也具有各自的独特性，包括区域间连接位置，纤维曲线轨迹，弧度落差甚至包括各向异性分数等物理属性都反应并影响着纤维是否可以正常的发展生长。人脑神经成像技术旨在利用扩散磁共振成像技术探索白质内神经纤维的轨迹特征与功能结构，是临床研究神经疾病的重要手段之一。随着高分辨率成像设备逐渐出现，dMRI信号的采样精度大幅提高，这为纤维精准成像提供更精确基础数据的同时也使纤维成像问题呈现出高度复杂性。显然，现有纤维成像技术已难以满足高分辨率精准成像的要求。本报告将讨论当前dMRI研究邻域的主要挑战，以及针对现有方法在纤维重建及解剖连接分析问题中存在的不足展开的一系列研究。主要报告内容为1）高角度分辨率稀疏纤维成像技术；2）全局纤维跟踪成像技术；3）全脑神经纤维连接组自动识别技术；4）研究工作展望与国际学术交流成果汇报。

报告人简介

吴烨，浙江工业大学信息工程学院控制科学与工程专业博士研究生，攻读博士学位期间研究方向为脑神经成像与人工智能，当前研究兴趣包括高分辨率扩散磁共振成像精确重构人脑纤维连接图谱, 及发展新成像算法用于精准医疗应用。目前发表学术论文二十余篇(包括，Nature communications

 (I区TOP), Nueroimage(I区TOP), MICCAI, ISMRM)，其中第一作者(或导师一作)论文十篇，主持国家级科技创新项目一项。2016年11月-2017年11月，获国家留学基金委联合培养博士研究生计划资助，赴哈佛大学从事人脑神经纤维连接图谱相关研究。依托国家自然科学基金与国内外实验室的紧密合作，已在人脑神经纤维连接图谱研究取得巨大进展。该研究工作中，首次绘制出了基于功能解剖学的大脑神经纤维连接图谱，能够实现跨人群的高度一致性的人脑神经纤维连接的功能划分。也是迄今为止最完善的神经纤维连接图谱。2017年11月-2018年11月受邀加入北卡罗来纳州大学教堂山分校从事已神经纤维连接图谱为基础的医学人工智能相关研究。2018年9月在西班牙举行的医学图像处理领域顶级会议MICCAI上接收2篇论文，并受邀大会报告。目前担任IEEE Transaction Medical Imaging, Neuroimage, Medical Image Analysis, MICCAI, CDMRI, ISBI等审稿.