近期一些有關(guān)功能磁共振成像（fMRI）的研究結果遭到質(zhì)疑，其重要原因之一是部分科研工作者在統計分析方法使用上不嚴謹和缺乏領(lǐng)域規范，這也反映出該領(lǐng)域當前和未來(lái)的一個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題是“如何提高fMRI研究的可靠性和可重復性”。為此，1月10日，心理所磁共振成像研究中心特邀美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校統計系張春明教授來(lái)所舉辦了題為“Statistical Modeling and Inference for Neuroimaging Data”的學(xué)術(shù)講座。講座由磁共振成像研究中心主任左西年研究員主持。 

　　張春明，1990年于南開(kāi)大學(xué)獲得數理統計學(xué)學(xué)士學(xué)位，1993年于中國科學(xué)院獲得計算數學(xué)碩士學(xué)位，2000年于美國北卡萊羅納大學(xué)教堂山分校獲得統計學(xué)博士。她先后在美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校統計系任助理教授(2000-2005)、副教授 (2005-2010)、正教授(2010-至今)。先后擔任Annals of Statistics (2007–2009)、Journal of the American Statistical Association (2011–)、Journal of Statistical Planning and Inference (2012–)等國際權威統計學(xué)雜志的副主編。2011年當選國際數理統計學(xué)會(huì )“會(huì )士”、2016年當選美國統計學(xué)會(huì )“會(huì )士”、2015年擔任美國統計協(xié)會(huì )非參數統計分會(huì )程序主席。她的研究興趣主要包括高維復雜數據統計建模與推斷、非參數與半參數統計建模與推斷、大規模多元聯(lián)合統計推斷及其在神經(jīng)科學(xué)、腦科學(xué)研究、生物信息、醫學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)及金融等領(lǐng)域的應用。 

　　在報告中，張春明首先介紹了腦成像大數據的統計學(xué)挑戰，主要歸因于兩個(gè)方面：一是數據量巨大，二是數據的噪聲干擾大。接下來(lái)，通過(guò)對統計模型的介紹及逐步推演，為大家詳細介紹了已有參數統計模型在激活區域的檢測中扮演的重要角色和局限，并通過(guò)仿真的結果生動(dòng)演示了優(yōu)化后的半參數統計模型可以得到聚合度更高的激活腦區。此外，報告也為大家展示了如何利用統計機器學(xué)習進(jìn)行神經(jīng)元級別的功能連接分析及其在大鼠工作記憶研究中的應用。 

　　極具深度的講座引起了在座師生的廣泛興趣和互動(dòng)，多位師生就自身研究中遇到的統計分析問(wèn)題與張春明進(jìn)行了深入探討。未來(lái)，雙方將開(kāi)展更為廣泛的學(xué)術(shù)交流以及心理學(xué)和統計學(xué)（如人類(lèi)畢生發(fā)展建模和腦成像大數據挖掘）交叉研究。 

張春明教授作報告

講座現場(chǎng)