报告题目:

基于多模态脑图谱的精细脑结构分区及基于体表特征的心理障碍诊断

报告人:

秦培武

所在单位:

清华大学深圳国际研究生院

报告人简介：

申请人2013年毕业于美国密苏里大学哥伦比亚分校，获生物物理博士学位，研究方向为单分子光学成像。随后在加州大学伯克利分校物理系Ahmet Yildiz实验室做博士后，博后期间从事染色体超分辨成像、CRISPR/Cas9染色体标记及晶格状光片照明显微镜研究。2018年加入清华大学深圳国际研究生院，在原有工作基础上开展交叉科学研究，近五年主持及参与国家自然科学基金面上项目等科技计划10余项目，在脑功能研究、自主集成光路检测系统研发、医学人工智能等方面具有丰富的研究成果。在Cell、 Nature Communications、EMBO Reports、ACS Sensors、Biosensors and Bioelectronics 等发表 SCI论文50篇，成果目前已被多篇Cell、Nature、Nature Communications 等高水平文章引用。

摘要： 

全面解析脑结构，构建三维精细脑地图是脑功能研究基础，基于MRI成像的方法可以将脑功能分成几百个单位，但人脑几百亿神经元可以形成的独立信息单位应该远远不止几百个功能区。报告人提出假说：如果两个脑区的细胞组成与细胞排布方式不同，结构决定功能，细胞尺度的组织结构代表组织的不同功能。通过脑组织分区切片后高通量成像，构建MRI与细胞光学成像多尺度脑图谱，构建基于Neuroglancer与Nginx的交互数据库；图像经坐标系及直方图校准、标准空间及连续切片配准、N4偏置场矫正、切片修复后，通过GLI灰度值强度指数与超图神经网络实现基于细胞结构的精细脑功能区分割，同细胞特色着色后可以看到明显的脑结构分区。另外通过开发交互式认知障碍机器人，开发多模态模态可解释算法识别常见8种心理认知问题，通过模态相关性分析找到新的心理障碍之间共病性，为诊断特异心理问题找到相应占主导的诊断模态数据类型，多模态可解释也验证了模态增加确实有助于准确率提升。