Юлия Додонова
Машинное обучение на данных нейроимаджинга
В докладе будет обсуждаться современное положение алгоритмов машинного обучения в исследованиях, опирающихся на данные магнитно-резонансной томографии. Будут озвучены основные задачи, решаемые с помощью машинного обучения – в первую очередь задача различения фенотипических групп (расстройства аутистического спектра, шизофрения, болезнь Альцгеймера и др.) Будут обсуждаться возможные входные данные для алгоритмов машинного обучения: “сырые” воксельные данные, различного рода параметры, характеризующие отдельные регионы мозга, а также коннектомы, описывающие весь мозг в виде графа. В самом общем виде будут представлены алгоритмы, используемые на сегодняшний день в такого рода исследованиях и основные получаемые результаты. Доклад будет носить обзорный характер – предполагается, что конкретные направления более детально будут обсуждаться на последующих семинарах.
| 16.10.2015 | |