报 告 人：于泽宽
报告题目：面向粉尘环境的脑功能异常眼底智能预警技术研究
报告时间：2024年1月4日（周四）下午19:00
报告地点：静远楼608
主办单位：智慧教育学院（计算机科学与技术学院） 、科学技术研究院
报告人简介：
于泽宽，复旦大学工研院生物医学工程技术研究所副研究员。2019年毕业于北京大学，2020年1月加入复旦大学工研院从事博士后研究，先后入选上海市超级博士后，全国创新创业优秀博士后，2022年出站留校，入选上海市揽储人才计划。兼任上海脑重大疾病智能影像工程中心副主任，中国职业健康协会委员等职务。主要从事多模态医学影像智能分析研究，已发表研究论文60余篇，担任TMI、TIP、TNNLS、IJCV、ESWA、IEEE JBHI等期刊审稿人。作为主要发明人已授权发明专利15项，已申请发明专利50余项，PCT专利2项，授权软件著作权9项，其中多项成果已完成成果转化。独立主持国家自然科学基金青年项目，复旦大学原创项目，宁夏自治区重点研发课题，国家重点实验室，教育部重点实验室开放基金等多项课题，中煤能源集团重点攻关项目，指导研究生获批复旦大学国家级创业实践项目。
报告摘要：
环境健康现在是在双碳战略下迫切关心的社会问题。PM10, 常出现于粉尘作业环境中，被吸入后会通过呼吸道、嗅觉神经绕过血脑屏障直接进入大脑，从而引发多种脑疾病。现有研究已表明粉尘浓度与神经毒性，认知功能下降，脑小血管疾病（CSVD）和阿尔茨海默病（AD）高发有较大相关性，但其中的病理生理学机制尚无研究，且不清楚。本研究在国家自然科学基金资助下，开展利用眼底图像和AI技术，构建脑功能连接异常早期预警方法流程，具体包括（1）研究粉尘环境下，接触者眼底图像特征的变化与脑功能网络连接变化的数学演化规律，通过自适应性搜索的特征提取方法，构建粉尘环境下诱导的脑功能网络改变鲁棒的眼底特征向量；（2）利用眼底图像和AI技术，构建智能眼底图像的脑功能连接预警模型和CSVD患病风险评估模型，并通过联邦学习与数学差分隐私保护方法进行应用部署，为粉尘作业者提供一种方便、快捷、准确、定量的评估及监测CSVD患病风险的方法。