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面向脑重大疾病的影像数据管理与分析:慧脑云NeuroCloudTM云平台

内容来源:心仪脑

面向脑重大疾病的影像数据管理与分析:慧脑云NeuroCloud™云平台

嘉宾:李海

北大-慧脑云协同创新实验室高级算法研发工程师,北京大学麦戈文脑科学研究所博士后。中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室博士,师从蒋田仔研究员。长期从事脑图谱绘制研究以及脑影像数据分析,研发了系列数据管理分析算法和工具。

摘要

面对新冠肺炎等公共卫生事件以及患者人群日益增长的脑重大疾病,多模态脑影像在个体化精准诊疗中提供了重要科学依据。海量的多模态脑影像数据衍生出复杂且繁重的数据管理、计算、分析困难。慧脑云的多模态脑影像数据管理计算分析云平台—NeuroCloud™,将上述难点逐个击破,提供系统级的公有云解决方案,加速成果产出,全方位助力脑医学研究和脑疾病精准诊疗。

时间:2022.7.13 20:00

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电脑端观看:https://zwe.h5.xeknow.com/sl/2NNBz8

 

基于贝叶斯网络的ADHD分类器与自适应诊断

内容来源:中山大学心理学系

报告人:江哲涵 副研究员

报告人单位:北京大学

题目:基于贝叶斯网络的ADHD分类器与自适应诊断

时间:2022年4月18日 (周一,14:20-17:30)

地点:心理学系305

报告简介

在面对注意力缺陷/多动症(ADHD)等神经系统疾病时,我们常需要对其严重程度进行量化分级。为了探索数据驱动分类的方法学特性,本研究旨在开发基于贝叶斯网络的模型及其计算机适应性测试(CAT),以便对个体受试者的ADHD症状严重程度进行高效且准确地分类。当前症状量表(CCS)被用来在892名大学生样本中建立ADHD症状严重程度分类器,通过计算机模拟研究,我们评估了基于条件概率的信息增益CAT,以此模拟结果来确定优化方案。平均结果显示,将18个项目中的8个分配给单个受试者可获得85%的分类准确率,由此为ADHD量表的精简化与个性化提供可行机制,进而允许基于贝叶斯网络的分类器以数据驱动来协助诊断。通过与项目反应理论的对比,该研究证明将CAT纳入分类器可在缩短量表的同时、保持可接受的测量质量。

报告人简介

江哲涵,北京大学医学部/全国医学教育发展中心 (Tenure-Track)副研究员,博士研究生导师。研究领域:心理和教育测量,数据可视化,机器学习,人工智能,成本效益,医学考试,问卷设计分析等。近三年在主流SCI/SSCI的教育学、心理学、信息学等期刊发文近30余篇,如《Medical Teacher》、《Behavior Research Methods》、《Multivariate Behavior Research》、《Psychometrika》等。曾担任阿拉巴马大学、贝勒医学院助理教授,现担任《BMC Medical Research Methodology》等期刊的责任编辑与审稿专家。

 

Introduction to Drift Diffusion Model (DDM)

内容来源:NeuroTalk

Introduction to Drift Diffusion Model (DDM)

漂移扩散模型入门介绍

漂移扩散模型(drift diffusion model, DDM)已经成为解释认知机制的重要决策模型之一。越来越多的研究者也开始关注该模型应用在各个领域的潜力。然而,对于心理学或神经科学背景的研究者,学习该模型依然存在诸多困难。本次分享的目的在于通过通俗易懂的方式介绍DDM模型。主要包括以下四个部分:1) 决策与DDM的关系;2)DDM的发展历史;3)DDM在各领域的应用;4)使用DDM的常见问题。

Presenter: Mr. Wanke Pan (潘晚坷)

Mr. Wanke Pan is a Master postgraduate student at the Department of Psychology in Shanghai Normal University. Their team’s most recent project is to explore the cognitive mechanisms underlying misinformation or rumor judgments. Wanke has advantages in programming and computational modeling.

Language: Mandarin Chinese

Time: 7:00 PM, Nov 25th

Zoom ID: 959 6270 3011

Passcode: ccbs