6月2日上午，美国新墨西哥大学杰出教授、国际人脑成像图谱协会（OHBM）新任主席（chair-in-elect）Vince D Calhoun教授访问模式识别国家重点实验室。访问期间，Calhoun教授带来题为“Maximizing information in brain imaging studies: data capture, prediction, dynamics, and data-fusion”的学术报告。报告会由实验室脑网络中心主任蒋田仔研究员主持。
Calhoun教授在报告中与自动化所师生分享了他研发的多种基于数据驱动的脑影像分析方法，其中包括fMRI的组间独立成分分析（group ICA）、全脑动态网络分析（dynamic functional network connectivity analysis）、影像基因组学的独立成分分析（parallel ICA， image-genetic analysis）、基于深度学习的神经影像数据挖掘方法（deep ICA）、疾病的分类和预测（classification/prediction）等等，以及他研发的用于fMRI分析的GIFT软件、用于多模态融合的FIT软件，这些技术和方法引领了神经影像领域动态连接组分析的潮流。
在报告互动环节，在场师生对该领域研究表现出浓厚的兴趣，踊跃发言提问，Calhoun教授对所提问题进行了细致解答，报告加深了大家对脑科学领域中基于数据驱动的脑影像分析方法的理解，为自动化所与MRN后续开展脑影像大数据挖掘的合作研究奠定了良好的开端。
Calhoun教授是美国科学促进协会AAAS、电气和电子工程师协会IEEE、美国医学与生物工程协会AIMBE、国际医学磁共振学会ISMRM 与美国神经心理药理学联盟ACNP 5个学会的会士(Fellow)，美国the Mind Research Network 高级科学官。
此次学术报告是实验室脑网络中心的学术讲座系列活动之一，是自动化所与美国MRN之间的学术互访。会后，Calhoun教授还参观了实验室脑网络组研究中心，并和脑网络组研究中心研究人员开展了深度交流。
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