2019年学术报告之二十——基于EEG信号的癫痫发作检测

作者:admin时间:2019-11-19 浏览:

主  题:基于EEG信号的癫痫发作检测

时  间:11月21日(周四)下午16:00-17:00

主讲人:邓赵红 教授

地  点:信息工程学院31-904


报告简介:

不同的大脑活动产生的EEG信号各不相同,通过对大脑活动产生的EEG信号进行分析可以进行很多有意义的工作。癫痫是一种非常常见的精神疾病。通过使用EEG 信号进行癫痫诊断可以用于判断癫痫是否发作。准确的癫痫诊断可以减少患者发作癫痫期间的生命危险。随着机器学习的发展,越来越多的智能算法被运用到 EEG 信号的癫痫检测中来。在癫痫检测研究中,如何获得有效的特征和构建有效的分类器是癫痫检测和识别的关键。我们在研究中通过将深度学习技术与多视角学习技术进行结合,获得更具泛化性能的特征。并通过改进多视角分类器来进一步地提高算法的分类效果。实验验证表明通过使用多视角和深度学习可以在癫痫诊断方面获得更好的效果。

主讲人简介:

邓赵红,江南大学教授(2015年-),博士研究生导师(2017-);江苏省杰出青年基金获得者(2014)和教育部新世纪优秀人才支持计划获得者(2012);IEEE Senior member (2014), CCF 杰出会员 (2019)。目前担任江南大学数字媒体学院数字媒体技术系主任和江苏省媒体设计与软件技术重点实验室副主任。研究方向为不确定性和可解释性人工智能建模理论及其应用。在相关领域国内外期刊和会议发表论文170余篇,包括领域权威期刊IEEE/ACM Trans.系列长文30余篇。研究成果获得教育部科技进步一等奖、教育部自然科学二等奖和浙江省自然科学一等奖等奖励。学术服务方面担任了/曾担任Neurocomputing等6个国际期刊的编委和IEEE Trans. Emerging Topics in Computational Intelligence的客座主编(Lead guest editor);担任/曾担任江苏省计算机学会青年工作委员会副主任,中国计算机学会多值逻辑与模糊逻辑专业委员会委员,中国计算机学会大数据专家委员会通信委员,中国计算机学会生物信息学专业委员会委员,中国人工智能学会知识发现和粒计算专业委员会委员等。


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