电子科大教授钻研大数据预测老年痴呆症

判断是否患有老年痴呆症需要经过哪些程序？

做认知度的调查问卷、抽血检验、脑部核磁共振，然后医生在这些资料的基础上凭经验判断患者是否得了老年痴呆症。

不过，以后检查这样的疾病就不用那么恼火啦！

33岁的牛人教授，把大数据和神经科学结合在一起，仅凭一张大脑的核磁共振图像，就能辅助医生，提前预测出老年痴呆症。

这位牛人名叫邵俊明，是电子科技大学计算机学院教授德国洪堡学者、从事数据挖掘、概率论与数理统计的全英文教学。

目前，他把类似技术也用在了其他精神疾病诊断方面，可通过患者脑部的核磁共振图片，成功判别出忧郁症、精神病、精神分裂等各种病症。

留学慕尼黑

博士期间研究大数据与脑神经

为什么人家年仅33岁就是教授了，又为什么能够有这种创新性的成果，看下履历，人家可是从德国慕尼黑大学数据挖掘中心学成归来的，要知道，那可是是全欧洲最好的数据挖掘中心。

邵俊明是四川内江人，出身农村的他家庭情况并不是很好，此前并未想到出国求学。直到2008年，国家留学基金委启动公派研究生项目，在西北农林科技大学攻读硕士学位的他才在导师的鼓励下，开始申请出国攻读博士学位。你来我们这边吧！在数据挖掘领域，我们是德国最好的团队！一封来自德国慕尼黑大学数据挖掘小组的邀请邮件吸引了他。

这个研究团队以数据挖掘的基础理论研究为主，原本是计算机应用领域的邵俊明需要转行，重新学习数据挖掘。而导师更是给了他一个不可能的任务，以大数据挖掘位基础，参与神经医学的合作研究。

除非用非常高倍的显微镜，脑神经是几乎看不到，但它又密切影响着人脑的各种功能。

把大脑里面的神经纤维可视化，通过大量的案例数据，分析出不同大脑疾病之间大脑神经纤维的不同，从而可以对神经疾病做出预测，简单来说，这就是他需要研究的内容，但是这对于数据挖掘和脑部医学都是门外汉的邵俊明来说，完全傻眼了。

他用了整整两年时间恶补这两方面的知识。终于到了2012年，研究成果才终于面世。

仅凭一张大脑图像

就可提前预测老年痴呆症

在邵俊明的办公室中，他向记者展示了几张图片。你看，这是用核磁共振拍摄出来的大脑图像，仔细观察这几张图片，他们是不一样的。

是的，这是用当前无创的神经影像技术拍摄出来的几张大脑画面，黑白色的脑部图像，不尽相同。通常，在研究的时候，一个大脑案例，邵俊明会拍摄32张核磁共振图像。

大脑中的水分子，会沿着脑神经纤维扩散流动，磁场的梯度不同，水分子的流向也会不同。对比分析这32张图像，就可以看到大脑中水分子的流向，也就构建出了整个大脑神经纤维的三维立体图像。记者看到，在构建出来的大脑神经纤维图像上，神经密密麻麻的像树杈一样的分支。

此后，就需要用到大数据挖掘的内容了，邵俊明需要用各种数据算法，把功能相似的神经纤维归类成束，并理清各个神经纤维束的功能，这样在某区块的神经纤维发生异变的时候，就能预测到患者将患什么样的疾病。

而邵俊明研究的是老年痴呆症，他把50名老年痴呆症患者和50名健康人的脑神经纤维数据进行对比，成功找出老年痴呆症患者脑神经病变规律，基于此，通过某人的大脑图像，便可辅助医生，成功预测老年痴呆症。即便病变初期，病症不明显的时候，也能判断出来。

目前，邵俊明还利用这种方法在分析忧郁症、精神病和精神分裂症。其实，这几种病在医学上很难区分，医生仅凭经验进行断定，有了这项技术，就可以通过分析患者大脑神经的异变来确定病症，更具有科学性。

探秘电子科大大数据中心

微博、微信、商场等 都需要用到大数据

还记得你微博、微信上会莫名其妙的跳出一些广告吗？知道为什么商场总往你的手机上发布优惠信息吗？你是不是还搞不清楚为什么每次去超市都会多买很多用不上的东西？

人家可不是乱发广告、乱摆放货物的，都是大数据分析和挖掘出来的结果。也就是说，大数据早就不再高大上，在就悄悄潜入你的生活了。

在电子科技大学清水河校区，高大的主楼一隅，隐藏着在全国的赫赫有名的大数据研究中心。

这是目前国内规模最大、架构最完整的大数据产学研一体化机构,由国内大数据领域领军专家周涛教授组建并担任中心主任。虽然这只是个校级的研究中心，里面就有12名国家级的人才，其中包括2名院士。

走进去，橙黄色的颜色，清新明亮，一群人挤在过道，驻足在每个实验室的门口，仔细聆听工作人员的讲解。邵俊明告诉记者，几乎每天都是这样的情形。是的，全国各地只要是想了解大数据的，几乎都要到这里来朝圣。

33岁的邵俊明组建的数据挖掘实验室位置比较靠里面，打开门，是他的办公室，几平米，简简单单的一个办公室更像是一个公司前台，因为穿过他的办公桌，打开玻璃推门，里面的空间更大，可能有10多个电脑座位，坐的里面的是他的学生。

其实，脑神经纤维的项目只是我研究中很小的一个部分，我的研究方向偏理论一些，主要是做数据挖掘的算法。邵俊明说。

是的，海量数据、高维数据和复杂数据不断涌现，传统的数据挖掘算法面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主的大数据时，往往束手无策，缺少有效的分析工具和方法。如何让算法更加优化？邵俊明受自然同步现象启发，首次将其原理引入数据挖掘领域，创新性地提出了一系列数据挖掘算法。这种算法的优越性得到国内外同行的广泛认可，美国国际数据挖掘领域鼻祖之一的Philip S. Yu教授评价他提出的Sync算法是目前最先进的聚类算法之一。

只要有网络数据的地方，就需要数据挖掘。以社交网络为例，从繁杂的参与者中，通过数据挖掘算法，把兴趣爱好相投的人聚类在一起，这就是数据挖掘；对商场的顾客群体进行分析，采取精准营销；运用大数据模拟和预测，提高投入的回报率等等，都需要用到数据挖掘。

处于信息化飞速进程中的四川，在开发利用大数据的市场上，也存在着巨大的发展前景。邵俊明说。

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