报告人：唐年胜教授

报告时间：7月6日8:30-9:30

报告地点：腾讯会议  会议号：231 401 988

报告题目：Variational Bayesian Learning for Medical Imaging Data

报告摘要：With the recently developed medical imaging technology, brain images are captured through various scanners. Magnetic resonance image (MRI) and function magnetic resonance image (fMRI) are two widely-used imaging data sources for studying brain disease. In disease diagnosis study, disease prediction based on MRI and fMRI data has received considerable attention over the past years. A key challenging in analyzing MRI and fMRI data is to alleviate the well-known curse of dimensionality. Many Bayesian methods have been developed to address the issue. This paper aims to introduce variational Bayesian approches to explore the relationship between regions of interest (ROIs) and some specified disease based on high-dimensional generalized linear models, ultrahigh-dimensional generalized tensor regression models, and high-dimensional gaussian graphical models. Some examples associated with MRI and fMRI data analysis are illustrated.

报告人简介：唐年胜，云南大学数学与统计学院院长，教授，博士生导师，教育部“长江学者”特聘教授，“国家杰出青年科学基金”获得者，教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者，云南省“中青年学术和技术带头人”。

现（曾）兼任Member of IMS-China Committee、中国统计学会常务理事、中国概率统计学会常务理事、中国现场统计学会常务理事、中国教育统计学会常务理事、全国统计教材编审委员会委员、教育部高等学校数学与统计学教学指导委员会统计学专业教学指导分委员会委员；《应用概率统计》《数理统计与管理》《Journal of Statistical and Econometric Methods》《Journal of Mathematics》以及《World Journal of Methodology》编委。

研究方向包括生物统计、贝叶斯统计、统计诊断、缺失数据分析、高维数据分析、生存数据分析，先后在《JASA》《Biometrika》《Biometrics》和《中国科学》等国内外学术期刊上发表论文138篇，其中被SCI检索104篇；出版专著2部、译著2部。

主持国家自然科学基金6项（包括杰出青年科学基金和重点项目各1项）、国家社科基金1项，博士点基金2项，省部级课题6项、厅局级项目4项，以及各类横向项目6项。曾获云南省自然科学二等奖1项（排名第一）、三等奖1项（排名第一），国家统计局全国统计科研优秀成果二等奖6项，霍英东青年教师奖、“云南大学伍达观教育基金优秀教师奖（杰出类）”。

曾在“全国概率统计会议”上做统计组40分钟邀请报告，“中国数学会2009年会”上做概率统计组45分钟邀请报告，“2011年统计与管理科学国际会议”上做45分钟大会报告，“IMS-China International Conference on Statistics and Probability 2011”上作为“杰出学者”做特邀报告。