报告时间：2016.11.10 上午十点

报告地点：广C511

 

报告题目：脑信号分析中的机器学习方法

近年来，脑科学相关研究引起了世界各国的重视，包括大脑功能结构分析、神经通路识别、脑病检测与治疗、脑机接口系统等。在本次报告中，将给大家介绍脑机接口研究中的主要问题和研究前沿，特别是机器学习方法在脑电信号分析中的应用，深度学习在脑信号分析中的应用可行性，以及脑机接口研究的未来主要发展方向。

 

吕娜，博士，副教授，陕西省机器人先进控制实验室主任。2002年获西安交通大学机械工程学院学士学位，2008年获西安交通大学系统工程博士学位，2011年至2013年在美国罗彻斯特大学进行机器视觉、统计图像分析方向博士后研究。2009年获西安交通大学优秀博士学位论文奖，2011年获陕西省优秀博士学位论文奖。主要研究方向为：机器学习、深度学习、脑机接口、脑电信号分析及脑控机器人、环境耦合机器人控制及智能机器人等。担任过多项国家级、省部级研究项目的主持人，在IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence、IEEE Transaction on Neural System and Rehabilitation Engineering、Pattern Recognition、自动化学报等国内外著名期刊发表论文20余篇。担任IEEE Transaction on Neural System and Rehabilitation Engineering、Biomedical Signal Processing and Control、Pattern Recognition Letters、IET System Biology、Computer Methods and Programs in Biomedicine、上海交通大学学报、西安交通大学学报等国内外期刊审稿人，担任国家自然科学基金通讯评审专家，科技部评审专家。