由我校研究生院、党委研究生工作部主办,产业技术研究院、互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心等联合承办的研究生“名师名家讲坛”,将邀请 济南大学 张远教授 做学术报告。欢迎广大师生积极参加!
报告题目:穿戴式感知与机器学习辅助智慧医疗
报告人 :张远
报告时间:2019年5月31日(星期五) 上午9:30-11:30
报告地点:郑州大学南校区,逸夫楼一楼,会议室
报告人简介:
张远,于2012年获得山东大学控制理论与控制工程专业博士学位,目前是济南大学教授。科研上,主要研究方向包括医学人工智能与智能传感,近期与企业合作,研制穿戴式设备(如穿戴式脑电仪);与多家医院合作,面向医学信号(脑电、心电、肌电、脉搏波、PPG信号等)和影像(fMRI、MVCT等),利用机器学习技术进行分析、处理,用于辅助诊疗。2011年以来发表科研论文近40篇,其中第一作者和通讯作者35篇,SCI收录17篇,中科院一区二区期刊6篇,单篇他引最高100+次;主持科研项目国家级3项、省部级6项。担任6期专刊的责任客座编辑,包括IEEE Internet of Things Journal (中科院一区)的专刊Wearable Sensor Based Big Data Analysis for Smart Health和IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics(中科院二区)的专刊Pervasive Sensing and Machine Learning for Mental Health。张教授是IEEE高级会员、ACM高级会员、中国人工智能学会高级会员(智慧医疗专委)和中国生物医学工程学会高级会员。
报告简介:
目前智能设备中可穿戴传感器采集的生物医学数据(信号和图像)可以有效应用于日常健康状态监护,但是生物医学数据的多样性也使得处理这些“大数据”变得困难。传统的机器学习算法不适合处理大量的、多维度、高噪声、低标注医学数据,因此需要创新机器学习方法来完成医学数据分析,以满足辅助诊疗需求。在本次报告中,将综述我们最近的部分研究工作,并以无创血糖监测为例重点分析。为了方便家庭日常护理,我们提出了一种无创血糖监测系统,该系统利用智能手机采集手指部视频,提取PPG信号,并将用户的血糖水平区分为正常、早期预警和高血糖。此外,也会介绍实验室开展的一些国内外合作,以便建立未来的合作关系。
研究生院
党委研究生工作部
产业技术研究院
互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心
2019年5月28日