时 间：2025年11月18日（周二） 10：30 – 11：30
地 点：普陀校区理科大楼A1514室
报告人：金华清 清华大学 助理教授
主持人：张心雨 华东师范大学副教授
摘 要：
阿尔茨海默病（AD）是一种影响全球数百万人的神经退行性疾病。脑信号数据（包括脑磁图MEG、脑电图EEG和功能磁共振成像fMRI）是研究该疾病的重要工具。本次报告将重点介绍一项近期开展的MEG研究，该研究旨在探索阿尔茨海默患者的大脑活动变化并识别相关生物标志物。我们开发了两种建模分析方法：在第一种方法里，我们基于变点检测框架，利用脑生物学原理，提出了时变动态网络（TVDN）方法。TVDN可以检测大脑状态变化并提取动态特征以供深入分析第二种方法从大脑神经生理动力学出发，建立模拟大脑信号的谱图模型(SGM)，并获得参数的后验估计，提取大脑核心特征以供后续分析。将这两种方法应用于AD研究的MEG数据集后，我们获得了对该疾病具有启发性的结论。
报告人简介：
金华清是清华大学统计与数据科学系的助理教授。他于香港大学获得统计学博士学位，随后在加州大学旧金山分校（UCSF）从事博士后研究。其主要研究方向包括高维统计学、变点检测及贝叶斯统计学，特别专注于神经影像数据分析和临床试验等领域的应用。