浙江工业大学物理学院
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Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化) (第128讲)
浏览量:1643    发布时间:2015-10-29 13:54:36

报告题目:Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化)

报告人:Dr. Shiaofen Fang

报告时间: 15:30—16:30

报告地点:理A110

报告题目: Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化
 
报告时间:2015.11.05(周午 15:30—16:30
 
报告地点:理A110
 
报告:Dr. Shiaofen Fang
 
报告摘要: 
    Visualization plays a vital role in the analysis of multi-modal neuroimaging data. A major challenge 
in neuroimaging visualization is how to integrate structural, functional and connectivity data to form 
comprehensive visual context for data exploration, quality control, and hypothesis discovery. In this talk I 
will present some of our recent work on integrated visualization solution for brain imaging data by combining 
scientific and information visualization techniques within the context of brain anatomic structures. Several 
techniques will be discussed including (1) a multi-modal neuroimaging visualization tool, (2) a new surface 
texture techniquefor attribute mapping and disease features detection, (3) a new spherical volume rendering 
technique for generating interactive brain maps, and (4) a multi-graph technique for feature detection. This 
integrated visualization solution can help neuroscientists identify correlated brain regions, their activity patterns, 
and disease related brain connection features and imaging phenotype biomarkers.
       可视化在多模态神经影像学中起着重要的作用。其中一个主要的挑战是如何将结构和功能数据以及连接关系结合在一起去产生综合的视觉
效应,从而帮助研究人员进行科学探索和发现。本讲座将讨论我们最近在神经影像学和脑连接组可视化方面的一些工作,特别是在集成信息可
视化和科学可视化方面以及在人脑连接组学方面的一些进展。主要内容包括:(1)一个多模态神经影像学的可视化工具;(2)一种用于表达
属性信息和探测疾病特征的新的曲面纹理技术;(3)一种用于产生交互式人脑地图的球面体绘制算法;(4)一类用于特征检测的多图技术。
此类集成可视化技术有可能帮助神经系统研究人员来有效地发现相关联的脑部区域,它们的活动模式,与疾病有关的连接组特征,以及基于图像
的生物标志物。
 
报告人简介: 
     Dr. Shiaofen Fang is a Professor of Computer Science and the Chairman of the Department of Computer and Information 
Science at Indiana University Purdue University Indianapolis (IUPUI). Prof. Fang received his Ph.D in Computer Science 
from the University of Utah and his BS and MS in Mathematics from Zhejiang University. Prof. Fang’s research interest is in 
Scientific and Information Visualization, Medical Imaging, Volume Graphics, and Geometric Modeling. He has published extensively 
in these fields. His research has been funded by the National Science Foundation (NSF), Nation Institutes of Health (NIH), 
National Institute of Justice (NIJ) and US Department of Defense (DoD). He is a regular panelists and reviewers for NSF and NIH, 
and has chaired or served in program committees in many international conferences and workshops.
    Prof. Shiaofen Fang 任教印第安纳大学普渡大学联合分校(IUPUI计算机系。现任教授和系主任。Prof. Fang 
犹他大学获得计算机科学博士学位, 在浙江大学获得数学学士和硕士学位。他的研究领域包括科学和信息可视
生物医学影像,体图形学,和几何造型。已在这些领域发表了近百篇论文,并获得美国国家科学基金(NSF
国国家健康基金(NIH,美国陆军部和美国司法部的赞助。Prof. Fang 多次担任美国国家科学基金和健康基金的评
审,以及各类国际会议的学术委员会主任或成员。
博学堂讲座
Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化) (第128讲)
浏览量:1643    发布时间:2015-10-29 13:54:36

报告题目:Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化)

报告人:Dr. Shiaofen Fang

报告时间: 15:30—16:30

报告地点:理A110

报告题目: Visualization of Human Brain Connectome (人脑连接组的可视化
 
报告时间:2015.11.05(周午 15:30—16:30
 
报告地点:理A110
 
报告:Dr. Shiaofen Fang
 
报告摘要: 
    Visualization plays a vital role in the analysis of multi-modal neuroimaging data. A major challenge 
in neuroimaging visualization is how to integrate structural, functional and connectivity data to form 
comprehensive visual context for data exploration, quality control, and hypothesis discovery. In this talk I 
will present some of our recent work on integrated visualization solution for brain imaging data by combining 
scientific and information visualization techniques within the context of brain anatomic structures. Several 
techniques will be discussed including (1) a multi-modal neuroimaging visualization tool, (2) a new surface 
texture techniquefor attribute mapping and disease features detection, (3) a new spherical volume rendering 
technique for generating interactive brain maps, and (4) a multi-graph technique for feature detection. This 
integrated visualization solution can help neuroscientists identify correlated brain regions, their activity patterns, 
and disease related brain connection features and imaging phenotype biomarkers.
       可视化在多模态神经影像学中起着重要的作用。其中一个主要的挑战是如何将结构和功能数据以及连接关系结合在一起去产生综合的视觉
效应,从而帮助研究人员进行科学探索和发现。本讲座将讨论我们最近在神经影像学和脑连接组可视化方面的一些工作,特别是在集成信息可
视化和科学可视化方面以及在人脑连接组学方面的一些进展。主要内容包括:(1)一个多模态神经影像学的可视化工具;(2)一种用于表达
属性信息和探测疾病特征的新的曲面纹理技术;(3)一种用于产生交互式人脑地图的球面体绘制算法;(4)一类用于特征检测的多图技术。
此类集成可视化技术有可能帮助神经系统研究人员来有效地发现相关联的脑部区域,它们的活动模式,与疾病有关的连接组特征,以及基于图像
的生物标志物。
 
报告人简介: 
     Dr. Shiaofen Fang is a Professor of Computer Science and the Chairman of the Department of Computer and Information 
Science at Indiana University Purdue University Indianapolis (IUPUI). Prof. Fang received his Ph.D in Computer Science 
from the University of Utah and his BS and MS in Mathematics from Zhejiang University. Prof. Fang’s research interest is in 
Scientific and Information Visualization, Medical Imaging, Volume Graphics, and Geometric Modeling. He has published extensively 
in these fields. His research has been funded by the National Science Foundation (NSF), Nation Institutes of Health (NIH), 
National Institute of Justice (NIJ) and US Department of Defense (DoD). He is a regular panelists and reviewers for NSF and NIH, 
and has chaired or served in program committees in many international conferences and workshops.
    Prof. Shiaofen Fang 任教印第安纳大学普渡大学联合分校(IUPUI计算机系。现任教授和系主任。Prof. Fang 
犹他大学获得计算机科学博士学位, 在浙江大学获得数学学士和硕士学位。他的研究领域包括科学和信息可视
生物医学影像,体图形学,和几何造型。已在这些领域发表了近百篇论文,并获得美国国家科学基金(NSF
国国家健康基金(NIH,美国陆军部和美国司法部的赞助。Prof. Fang 多次担任美国国家科学基金和健康基金的评
审,以及各类国际会议的学术委员会主任或成员。