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学术报告486:基于医学图像和测序技术的肿瘤标志物预测

发布日期:  2020/10/26  周时强   浏览次数: 部门:    返回

报 告 人:  杨家亮,元码基因科技(北京)股份有限公司

报告时间:11月10日(周二)10:00-12:00

报告地点:宝山校区计算机学院402

邀 请 人:韩越兴 副教授

报告摘要:

随着医学图像和基因测序技术的提高,越来越多的医学图像和测序数据被检测和存储。这些海量数据的背后隐藏了多种疾病的发病机制和有效治疗相关信息。如何有效的挖掘这些信息成为医学信息学的一大难题。本研究通过结合苏木精-伊红(HE)染色图像和分子测序技术来预测癌症免疫治疗的相关标志物如TMB等、肿瘤的复发转移和其它相关标志物。另外,将通过图像和测序技术结合人工智能算法预测肿瘤原发灶的位置。

报告人简介:

杨家亮,博士,毕业于新加坡国立大学数学系,元码基因科技(北京)股份有限公司副总经理、湖南工业大学特聘教授。曾任美国纽约西奈山伊坎医学院高级研究科学家。在《Science》、《Cell Metabolism》等知名期刊上发表SCI 学术论文100余篇,其中一作和通讯作者60余篇,谷歌学术引用4000余次;为《Current Gene Therapy》、《Current Bioinformatics》杂志编委,《Frontiers in Bioengineering and Biotechnology》等10多个SCI杂志特邀编委;为《生物信息、精准医疗与大数据分析国际会议》大会主席;担任《Molecular Biology and Evolution》等30多个SCI杂志审稿人;申请5项发明专利和10多项软件专著。



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