报告内容: 盲源分离及其在fMRI中的应用

报告人:邝利丹

报告人所在单位: 计算机与通信工程学院

报告人职称/职务及学术头衔:讲师

时间:2021年10月26日（周二）16：00

地点:云工一B210

报告人简介:邝利丹，讲师，博士，硕士生导师，2012年毕业于湘潭大学通信工程专业，获学士学位，2018年毕业于大连理工大学获博士学位。                   

邝利丹讲师目前主持3项纵向科研项目包括国家自然科学基金青年项目、湖南省自然科学基金项目青年项目、湖南省教育厅一般项目，参与国家自然科学基金、湖南省自然科学基金项目、湖南省教育厅项目等6余项，已在知名SCI期刊IEEE TMI、JNM、HBM，EI会议“IEEE ICASSP”、“ICONIP”、“IEEE ISBI”等发表论文15篇，发明专利已授权4项、受理7项。

报告内容简介:在语音分离、通信、医学信号和图像处理等领域，直接观测得到的是多个源信号线性混合的混合信号，如何只根据混合信号就能将源信号给估计出来呢？这就是盲源分离所要解决的问题。盲源分离的巧妙之处在于利用了这些源信号的独立特性，通过最大化信号源的信息熵、负熵、非高斯性或者最小化信号源之间的互信息等独立性最大方式，实现源信号分离。目前，盲源分离已经在通信、语音、医学图像处理有着广泛应用。

    功能磁共振成像（fMRI）数据具有空间分辨率高且无侵入式等优势，是一大重要的脑影像技术。直接扫描获取的fMRI信号含有独特而丰富的脑功能信息，但信噪比极低，通过盲源分离后，能够获得一些感兴趣的脑功能网络，通过对这些脑功能网络进行功能连接分析，可为脑疾病功能异常诊断提供依据。目前盲源分离已经在多种脑疾病都有着广泛应用，比如精神分裂症、抑郁症、阿尔茨海默病等。

承办单位:计算机科学与通信工程学院    通识教育中心