| 嘉宾 | 丁莉雅（东南大学） |
| 时间 | 2019年12月3日（星期二）晚上20:00（北京时间） |
| 题目 | 细胞骨架网络的全局和局部邻近性的定义 |
| 主持 | 许燕（北京航空航天大学） |
报告摘要
细胞骨架系统是一个高度动态而且非常复杂的系统。它在细胞迁移和形态学中起着重要的作用。由三个丝状网络组成。为了研究不同网络的共同定位、方向调节、动态发展和细丝关系，需要从显微镜图像中对细丝网络进行分割和重构，并进行全局和局部网络的比较。在这次讲座中，我将介绍了一种基于细丝结构的迟滞算法从显微镜图像中重建丝状网络，并利用网络仿真进行验证。在此基础上，可以进行基于特征的全局网络比较和基于接近与方向的局部网络比较。最后，我将介绍这个框架在细胞骨架研究中的一些应用，以及从而得出的有趣而重要的生物发现。
嘉宾简介
丁莉雅,东南大学脑科学与智能技术研究院副研究员。主要科研的领域为计算机视觉，机器学习，模式识别与生物医学图像处理。本科与硕士就读于中国浙江大学电子与信息工程系。博士就读于美国俄亥俄州立大学电子与计算机工程系。主要研究课题为美国手语相关的人脸特征检测与手势的三维形态与轨迹重建与手势识别。在美国俄亥俄州立大学的生物医学信息系，哈佛医学院的细胞生物学系与德州大学西南医学院的细胞生物学系做博士后期间，研究方向主要为生物医学图像处理与数据分析，聚焦目标检测与追踪，丝状结构重建，动态网络分析。在美国艾伦细胞科学研究所任科学家的主要工作为三维细胞与细胞体的分割建模。目前在东南大学脑科学与智能技术研究院任副研究员，带领图像算法团队，专注于小鼠全脑显微镜图像中单个神经元的三维形态学重建。该团队与脑智院的软件工具团队、标注团队与数据分析团队一起，为脑智院和东南大学艾伦联合中心的单神经元形态学大项目工作。曾在Cell Systems, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，Image and Vision Computing，Science，IEEE Transactions on Image Processing，Molecular biology of the cell，Proceedings of the National Academy of Sciences等期刊上发表多篇学术论文。
特别感谢本次Webinar主要组织者：
许燕（北京航空航天大学）
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