跨模态多尺度脑网络组图谱与类脑模型插图

| 学术论坛-跨模态多尺度脑网络组图谱与类脑模型

基本信息

论坛形式:讲座
论坛时长:2小时
承办专委会:脑图谱专业委员会

论坛介绍

21世纪是脑科学的世纪,脑图谱是理解脑的脑结构和功能的基础。跨模态多尺度脑网络组图谱绘制已成为各国脑计划研究的核心内容,是中国科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目。本论坛聚集脑网络组图谱和相关领域的专家共同探索如何融合跨模态信息、突破不同尺度的壁垒,精准描绘脑结构和功能的时空动态和内在联系的技术瓶颈,开展跨物种脑图谱进化比较,明确高级认知功能的进化起源,建立脑图谱约束的大规模数字孪生脑等前沿问题。

论坛主席

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蒋田仔
中国科学院自化研究所

个人简介:蒋田仔,研究员,中国科学院自化研究所脑网络组研究中心主任,脑网络组北京市重点实验室主任。欧洲科学院外籍院士(MAE),IEEE Fellow, IAPR Fellow,AIMBE Fellow,国家杰出青年基金获得者,长江学者特聘教授,973项目首席科学家。现任Neural Networks, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems等多种国际刊物编委,北京脑网络组与类脑智能学会理事长,中国神经科学学会常务理事和意识与意识障碍分会会长,中国解剖学学会常务理事和脑网络组分会会长。主要从事领域包括多模态跨尺度脑网络组图谱研究、基于脑网络图谱的脑机融合和脑疾病早期预测和精准治疗。在Nature Medicine 等刊物发表SCI收录的论文300多篇。获国际脑电图与临床神经科学学会的最高成就奖(Turan Itil Award,2021),国际神经网络学会终身贡献奖 (Hermann von Helmholtz Award,2020),吴文俊人工智能杰出贡献奖(2020),北京市自然科学奖一等奖(2021),国家自然科学奖二等奖(2004)等。

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王骄健
电子科技大学

个人简介:王骄健,电子科技大学,副教授。2014年博士毕业于电子科技大学生物医学工程专业;2017-2018在美国宾夕法尼亚大学从事博士后研究。主持国家自然科学基金青年、面上以及四川省科技厅项目。主要研究领域为脑连接图谱、神经调控治疗与动物转化疾病模型脑机制研究。以第一或通讯作者在NeuroImage, Cerebral Cortex, Translational Psychiatry, Human Brain Mapping等发表SCI论文40多篇,被引用3500多次,研究获得中国图形图象学会自然科学二等奖(2018,排名第四),2020年人工智能优秀科技成果奖(排名第四)。多次受邀在国际国内大会及研讨会上做报告。担任Frontiers in Neuroscience, Frontiers in Human Neuroscience杂志副主编以及Science Advance, Molecular Psychiatry, Cerebral Cortex, NeuroImage, Human Brain Mapping, IEEE Transactions on Medical Imaging 多个期刊审稿人;中国图象图形学学会脑图谱专委会委员。

报告嘉宾

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蒋田仔
中国科学院自化研究所

报告题目:脑网络组图谱及其对类脑智能的启示

讲者简介:蒋田仔,研究员,中国科学院自化研究所脑网络组研究中心主任,脑网络组北京市重点实验室主任。欧洲科学院外籍院士(MAE),IEEE Fellow, IAPR Fellow,AIMBE Fellow,国家杰出青年基金获得者,长江学者特聘教授,973项目首席科学家。现任Neural Networks, IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems等多种国际刊物编委,北京脑网络组与类脑智能学会理事长,中国神经科学学会常务理事和意识与意识障碍分会会长,中国解剖学学会常务理事和脑网络组分会会长。主要从事领域包括多模态跨尺度脑网络组图谱研究、基于脑网络图谱的脑机融合和脑疾病早期预测和精准治疗。在Nature Medicine 等刊物发表SCI收录的论文300多篇。获国际脑电图与临床神经科学学会的最高成就奖(Turan Itil Award,2021),国际神经网络学会终身贡献奖 (Hermann von Helmholtz Award,2020),吴文俊人工智能杰出贡献奖(2020),北京市自然科学奖一等奖(2021),国家自然科学奖二等奖(2004)等。

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李安安
华中科技大学

报告题目:在介观水平绘制脑联接图谱

讲者简介:李安安 教授、博士生导师,国家优秀青年基金获得者。在华中科技大学生物医学工程专业获得学士和博士学位,2011年进入武汉光电国家研究中心工作,担任MOST团队大数据处理研究方向负责人,现兼任华中科技大学苏州脑空间信息研究院副院长。他是显微光学断层成像技术(MOST)的主要发明人。目前的研究兴趣主要聚焦在海量神经光学图像的快速处理、脑微细结构信息的自动识别、脑网络结构的定量分析和模拟、海量脑网络数据的可视化等方面。已在Science、Nature Methods、Neuron、eLife等专业学术期刊,以第一作者或通讯作者身份发表研究论文二十余篇。承担了基金委国家重大科研仪器研制项目和科技部国家重大科学仪器设备开发专项的课题研究工作,是基金委优秀青年科学基金项目、重大研究计划培育项目、青年基金项目的项目负责人。曾获得过2014年国家技术发明奖二等奖、2013年全国百篇优秀博士学位论文奖。现任中国光学学会生物医学光子学专委会青委执委、中国图象图形学学会脑图谱专委会委员。

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陈永昌
昆明理工大学

报告题目:Rett综合征猴模型神经发育障碍机制研究

讲者简介:陈永昌,昆明理工大学灵长类转化医学研究院,教授,博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者。长期从事神经发育与遗传疾病机制与治疗研究,在国际上首次利用基因编辑建立了瑞特综合征、杜氏肌营养不良症等疾病的猴模型,为开展发病机理及治疗研究提供了与临床患者最为接近的实验动物模型。主持国家杰出青年科学基金项目、重点项目和科技部重点研发计划课题等省部级项目10余项。以通讯或第一作者在包括Cell、Cell Stem Cell等杂志发表SCI论文20余篇;研究成果获云南省自然科学一等奖1项、入选中国生命科学十大进展(2017)。获云岭学者、国家百千万人才等称号;兼任《中国比较医学杂志》副主编、中国生物工程学会常务理事、中国医药生物技术协会基因编辑技术分会常务委员等学术职务。代表论文及学术贡献:2014 Cell,Cell Stem Cell,首次实现非人灵长类基因编辑;2015 Cell Stem Cell,Cell Research,Human Mol Genet,建立了系列神经疾病猴模型;2017 Cell;2018 J Biol Chem,Cell Cycle;2019 Autism Res;2020 J Genet Genomics,2021 Science Bull,Cereb Cortex,Research,神经发育疾病机制与治疗。

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顾实
电子科技大学

报告题目:基于功能连接图谱的脑网络可控性分析

讲者简介:顾实,电子科技大学计算机科学与工程学院,教授、博士生导师,国家青年特聘专家。本科就读于清华大学数理基础科学班,2016年获得宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学博士学位,现就职于电子科技大学计算机科学与工程学院,担任教授。2017年入选“国家青年特聘专家”,福布斯中国“30岁以下30人“榜单,长期在类脑智能领域从事研究工作,包括脑网络神经科学、脉冲神经网络学习算法等。

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张瑜
之江实验室

报告题目:脑图谱约束的人脑认知功能建模

讲者简介:张瑜,之江实验室副研究员。博士毕业于中国科学院自动化所脑网络组中心,加拿大麦吉尔大学神经所博士后,蒙特利尔大学计算机系博士后。曾参与多项国内外重大科研项目、独立主持加拿大IVADO基金会的博士后科研项目等。在国际著名医学类期刊(比如eLife , Journal of Neuroscience , Cerebral Cortex , Neuroimage等)共发表论文20余篇。担任Frontiers in Neuroimaging Review Editor、中国图象图形学会脑图谱专委会委员、中国图学学会大数据专委会委员、中国工程院院刊FITEE通讯专家。多次获得国际科研项目奖学金和国际学术会议的优秀学生论文奖,受邀在国际知名研究机构和学术组织做主题报告,包括蒙特利尔神经所(MNI)、魁北克神经科学与人工智能年会(UNIQUE)、 Brenda Milner 神经心理学年会、视觉与学习青年学者研讨会(VALSE)等。主要研究方向是医学影像大数据分析和人工智能算法研究,利用最新的深度学习模型包括深度卷积网络、递归神经网络、图神经网络等来探究人脑认知功能的时空编码。

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杨娟
西南大学

报告题目:功能连接脑图谱在自尊心理学中的应用

讲者简介:杨娟,西南大学心理学部教授,博士生导师,加拿大麦吉尔大学和北京大学访问学者。入选重庆英才·青年拔尖和巴渝学者青年学者。兼职担任中国心理学会行为与健康专委会委员、重庆市心理学会健康分会主任、重庆市社会心理学会理事等。已主持国家自然科学基金课题3项,教育部人文社科基金等省部级项目8项;以第一作者或通讯作者在高水平专业期刊发表50余项代表性研究成果;相关成果被认定为ESI高被引/热点论文,H-index为26;两项成果获评省部级优秀成果奖;独立撰写的《自尊心理学》是国内首部全面囊括自尊心理的学术专著。

论坛日程

8月19日下午

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