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        美國威斯康星大學麥迪遜分校統計系張春明教授訪問心理所并舉辦腦成像統計方法學術講座
        作者: 磁共振成像研究中心 ║ 日期: 2017/01/13 

          近期一些有關功能磁共振成像(fMRI)的研究結果遭到質疑,其重要原因之一是部分科研工作者在統計分析方法使用上不嚴謹和缺乏領域規范,這也反映出該領域當前和未來的一個關鍵科學問題是“如何提高fMRI研究的可靠性和可重復性”。為此,1月10日,心理所磁共振成像研究中心特邀美國威斯康星大學麥迪遜分校統計系張春明教授來所舉辦了題為“Statistical Modeling and Inference for Neuroimaging Data”的學術講座。講座由磁共振成像研究中心主任左西年研究員主持。 

          張春明,1990年于南開大學獲得數理統計學學士學位,1993年于中國科學院獲得計算數學碩士學位,2000年于美國北卡萊羅納大學教堂山分校獲得統計學博士。她先后在美國威斯康星大學麥迪遜分校統計系任助理教授(2000-2005)、副教授 (2005-2010)、正教授(2010-至今)。先后擔任Annals of Statistics (2007–2009)、Journal of the American Statistical Association (2011–)、Journal of Statistical Planning and Inference (2012–)等國際權威統計學雜志的副主編。2011年當選國際數理統計學會“會士”、2016年當選美國統計學會“會士”、2015年擔任美國統計協會非參數統計分會程序主席。她的研究興趣主要包括高維復雜數據統計建模與推斷、非參數與半參數統計建模與推斷、大規模多元聯合統計推斷及其在神經科學、腦科學研究、生物信息、醫學、計量經濟學及金融等領域的應用。 

          在報告中,張春明首先介紹了腦成像大數據的統計學挑戰,主要歸因于兩個方面:一是數據量巨大,二是數據的噪聲干擾大。接下來,通過對統計模型的介紹及逐步推演,為大家詳細介紹了已有參數統計模型在激活區域的檢測中扮演的重要角色和局限,并通過仿真的結果生動演示了優化后的半參數統計模型可以得到聚合度更高的激活腦區。此外,報告也為大家展示了如何利用統計機器學習進行神經元級別的功能連接分析及其在大鼠工作記憶研究中的應用。 

          極具深度的講座引起了在座師生的廣泛興趣和互動,多位師生就自身研究中遇到的統計分析問題與張春明進行了深入探討。未來,雙方將開展更為廣泛的學術交流以及心理學和統計學(如人類畢生發展建模和腦成像大數據挖掘)交叉研究。 


        張春明教授作報告


        講座現場

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