主讲人：潘乔

主讲人简介：主要从事数据挖掘、机器学习、人工智能以及网络大数据分析等教学与科研工作，以一作或通信作者身份发表了50余篇SCI、EI检索高质量论文，并获得国家发明专利授权8项，曾担任多个期刊会议的审稿人，主持和参与完成多项国家及省部级智慧医疗相关科研项目。

讲座摘要：阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一种持续时间长、隐匿性高的神经性疾病。在疾病隐匿的早期对其进行及时的诊断发现与药物干预治疗是延缓病情发展的重要手段。神经心理学评估量表因其能够准确地检测出AD患者的认知功能损害，并在区分AD患者与健康人群或其他类型痴呆患者方面具有很高的效能，常被作为评估AD患者患病程度的重要依据。本文提出了一种时间衰减LSTM网络与多条件变分自动编码器相结合的阿尔兹海默病发展趋势预测方法。首先采用具有聚类的MC-VAE来有效地估算缺失值，在插值过程中捕捉数据分布的多样性同时保持其离散性。然后利用MUST编码组件组成的多表征信息编码器对估算数据进行编码，有效地捕捉了由不规则时间序列引起的非线性和非周期性时间模式。最后将编码后的信息输入到时间衰减LSTM网络进行预测。实验结果验证了我们提出的模型在预测AD进展方面优于传统方法。

时间：2024年10月29日10：00

地点：1号学院楼140