主講人🧗🏼：潘喬

主講人簡介🤝：主要從事數據挖掘、機器學習⛸、人工智能以及網絡大數據分析等教學與科研工作，以一作或通信作者身份發表了50余篇SCI、EI檢索高質量論文🔴🧑‍🦯，並獲得國家發明專利授權8項，曾擔任多個期刊會議的審稿人👸🏿，主持和參與完成多項國家及省部級智慧醫療相關科研項目🧚🏿‍♀️⇒。

講座摘要🏋🏽‍♂️：阿爾茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是一種持續時間長、隱匿性高的神經性疾病🪯。在疾病隱匿的早期對其進行及時的診斷發現與藥物幹預治療是延緩病情發展的重要手段🚱。神經心理學評估量表因其能夠準確地檢測出AD患者的認知功能損害，並在區分AD患者與健康人群或其他類型癡呆患者方面具有很高的效能，常被作為評估AD患者患病程度的重要依據⭕️。本文提出了一種時間衰減LSTM網絡與多條件變分自動編碼器相結合的阿爾茲海默病發展趨勢預測方法。首先采用具有聚類的MC-VAE來有效地估算缺失值，在插值過程中捕捉數據分布的多樣性同時保持其離散性。然後利用MUST編碼組件組成的多表征信息編碼器對估算數據進行編碼，有效地捕捉了由不規則時間序列引起的非線性和非周期性時間模式。最後將編碼後的信息輸入到時間衰減LSTM網絡進行預測📶。實驗結果驗證了我們提出的模型在預測AD進展方面優於傳統方法🌖。

時間：2024年10月29日10：00

地點：1號沐鸣樓140