6月27日下午，南京理工大学夏正旺博士在计算机工程学院306会议室带来了一场学术报告“基于因果关系的脑神经性疾病识别研究”。我院青年教师代表、全体研究生参加了本次会议，会议由副院长张恒主持。
脑神经性疾病，如阿尔茨海默病、自闭症谱系障碍等，一直是医学研究的热点和难点。这类疾病以神经系统功能障碍或损伤为主要特征，但发病机制复杂，缺乏有效的量化评估方法和治疗手段。夏博士的研究聚焦于利用先进的机器学习和人工智能算法，从脑网络中自动提取特征，以期实现对神经性疾病的准确识别和早期诊断。
在报告中，夏博士首先介绍了神经性疾病的相关背景知识，包括疾病分类、流行病学特点以及给患者带来的生理和心理影响。接着，他详细剖析了当前诊断方法及其局限性，强调了现有方法在准确性和敏感性方面的不足。随后，夏博士深入探讨了因果关系推理在神经性疾病诊断中的应用，包括数据预处理、特征提取、模型构建和结果验证等步骤。他提出，通过引入因果关系分析，可以更加准确地理解疾病发生的内在机制，进而优化诊断流程和提高诊断准确性。
夏博士的研究成果已在MICCAI、Medical Image Analysis、IEEE J BHI等国际顶级学术会议和期刊上发表，并得到了同行的高度认可。他的工作不仅为神经性疾病的诊断提供了新的思路和方法，也为医学影像分析和因果关系推理领域的研究做出了重要贡献。
