报告题目：机器学习在脑源成像中的应用研究

报告时间：2022年11月9日（周三）11：00

腾讯会议：567-653-592

报告简介：

   脑源成像技术可以通过测量头皮EEG电位来确定活跃脑区位置及电信号。但是脑源成像是一个典型的病态逆问题，需要对脑源的特性进行深入研究，构建合适的约束条件，从而得到具有生理意义的逆问题解。传统脑源成像技术还存在无法确定脑源尺寸的问题。本报告介绍我们通过系统构建时空脑源模型，利用机器学习技术自动从数据中学习模型参数，从而实现脑源位置，尺寸和时间信号准确估计。另外，我们进一步研究利用脑源的前向模型，直接采用网络实现脑电信号到脑源的映射，从而避免逆问题求解，实现更加鲁棒的脑源成像。

报告人简介：

   俞祝良，博士，教授，博士生导师，华南理工大学吴贤铭智能工程学院执行院长，自动化学院副院长（主持工作），教育部新世纪优秀人才，广东省“千百十”省级培养对象。俞祝良分别于1995年和1998年从南京航空航天大学电子工程系获得本科和硕士学位。2006年从新加坡南洋理工大学获得博士学位。2000年至2008年在新加坡南洋理工大学信号处理中心从事科研工作，任研究组组长。2008年加入华南理工大学自动化科学与工程学院，现主要从事信号处理、机器学习、大数据处理及在脑信号处理、智能机器人、医学数据处理中的应用研究工作。在国际期刊及会议上发表论文约130余篇，其中SCI检索论文100余篇。出版英文著作（章节）6部。主持国家自然科学基金重点项目（1项）/面上项目（2项）/青年项目（1项），广东省自然科学基金重点项目（1项），各类人才项目和企业合作项目多项。2017年获得广东省科学技术奖，自然科学类一等奖。