为了加强学术交流活动、营造良好学术氛围，促进健康医疗大数据与智能医学新兴多学科交叉学科建设，医学信息学院于10月27日下午组织开展第14期“健康医疗大数据与智能医学学术交流会”，会议由副院长叶明全教授主持，学院专兼职教师、硕士研究生参加了此次交流会。 

 交流会由医学信息工程教研室副主任卢小杰作分享汇报。卢小杰结合在读博士期间相关研究成果作题为“基于非线性动力学和机器学习的癫痫脑电信号分析方法研究”讲座。讲座内容主要涉及四个方面：一是针对癫痫EEG信号高维度和混沌性的特征，利用非线性动力学理论对短时EEG信号进行检测和分类；二是针对多通道头皮癫痫EEG信号较难以识别的问题，从能量分布角度，利用HHT和和CNN模型对此类EEG信号进行识别和分类；三是针对多通道癫痫EEG信号脑功能网络的特性，从全脑信息转移角度研究癫痫EEG信号的非线性动力学特征；四是针对癫痫发作难以预测和发作前期EEG信号难以识别的问题，利用一些非线性动力学来提取发作前信号中的隐藏信息和提高癫痫的预测效率。

交流会现场

 随后，卢小杰就癫痫脑电信号研究中的实验结果与在场师生进行了热烈的交流和讨论。副院长叶明全对此次交流会进行了点评。此次学术报告，营造了良好的学术氛围，激发了青年教师的创新活力，有助于促进学院科研水平的提高。 

（梅雅欣/文、摄  叶明全/审）