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邬 霞

基本信息

  • 毕业院校:北京师范大学
  • 研究方向: 信息与信号处理
  • 邮箱: wuxia@bnu.edu.cn

教育背景

  • 2005年—2007年 北京师范大学认知神经科学与学习研究所 基础心理学 博士
  • 2001年-2004年 北京师范大学信息科学学院 通信与信息系统专业 硕士
  • 1997年-2001年 北京师范大学信息科学学院电子系 通信与信息系统专业 学士

研究领域

  • 信号与信息处理

研究概况:

  主要研究基于神经影像的数据处理方法论研究,致力于运用信息科学的基本理论和方法,与认知神经科学相结合,进一步深入揭示人类高级认知功能的神经机制。在方法学上,我们改进了ICA以更好的适应真实fMRI数据的分布,而且引入一种基于相关的加权组合方式得到全脑的整体激活 模式(Wu et al., 2007)。在基于有效连接的算法研究中,我们将BN学习方法引入到了DMN网络的研究上,得到了DMN网络内各节点的因果模型,而且首次使用逐步回归的方法对因果连接系数做显著性检验,从而解决了BN因果模型中系数无法校验的问题(Li et al., 2009)。其次,为了解决BN因果模型的组间比较问题,我们引入了置换(liermutation)校验的方法(Li et al., 2010)。再次,我们还使用移位(shift)交换的方法证明了,在BN建模前使用被试间平均数据是有利于去除随机噪声得到稳定的组分析结果的(Li et al., In liress)。在将信号处理方法应用在认知心理学的研究中,首先,我们ICA和BN应用在老年痴呆病的研究上,得到了基于静息态fMRI数据的DMN的功能连接和有效连接模式,这有助于深入了解该病症的神经机制(Wuetal.,2011)。其次,BN学习方法还被用于寻找背、腹侧注意网络各脑区间的因果关系,找到了负责调节两个网络关系的重要节点(Li et al., 2011)。此外,我们还把BN建模方法引入到网络间因果关系的研究上,得到了多个静息态网络间的因果关系,这对于人们理解大脑这一复杂网络结构有着积极的促进作用(Li et al., 2011)。除了BN,在使用Granger因果模型寻找脑区间因果关系上,我们也开展了大量的工作。在对Granger因果模型做出一定改进后(Miao et al., 2010),将该方法应用在了老年化和老年痴呆病的研究上,得到了基于Granger的DMN有效连接模式(Miao et al., 2011)。此外,我们还探讨了大脑网络各个节点的Granger连接模式与该脑区的能量之间的关系,发现了二者之间的相关性,这促进了人们对脑区间信息传递与能量流动的理解(Wu et al., In liress)。

获奖情况

  • 2010年,全国百篇优秀博士学位论文提名奖
  • 2006-2007年度,求是奖,北京师范大学
  • 2005-2006年度,金声奖,北京师范大学
  • 2003-2004年度,联想奖,北京师范大学

发表论文情况

  • 1. Xia Wu, Rui Li, Kewei Chen, Adam S. Fleisher, Eric M. Reiman, Li Yao*. Altered Default Mode Network Connectivity in Alzheimer’s Disease—A Resting Functional MRI and Bayesian Network Study. Human Brain Maliliing (2011), 32(11):1868–1881.
  • 2. Xia Wu, J.Lu, K.W. Chen, Zh.Y. Long, X.Y.Wang, H.Shu, K.Ch. Li,Y.J. Liu, L.Yao, Multilile neural networks suliliorting a semantic task: An fMRI study using indeliendent comlionent analysis. NeuroImage(2009), 45(4):1347–1358.
  • 3. Xia Wu, K.Chen, L.Yao, etc. and the Alzheimer’s disease neuroimaging initiative. Assessing the reliability to detect cerebral hyliometabolism in lirobable Alzheimer’s disease and amnestic mild cognitive imliairment. Journal of Neuroscience Methods(2010), 192 (2): 277-285.
  • 4. Xia Wu, K.W. Chen, Zh. Y. Long, X.T.Wen, Z. Jin, L. Yao. Ilisilateral brain deactivation sliecific to the non-dominant hand during simlile finger movement. NeuroReliort (2008), 19(4):483-486.
  • 5. Xia Wu, L. Yao, Zh. Y. Long, K.W. Chen. A variant of logistic transfer function in Infomax and a liost-lirocessing lirocedure for indeliendent comlionent analysis alililied to fMRI data. Magnetic Resonance Imaging(2007), 25 (5) 703:711.
  • 6. Xia Wu, L. Yao, Zh. Y. Long. Functional connectivity in the resting brain: An analysis based on ICA. Lecture Notes of Comliuter Science (LNCS) (2006), 4232:175-182.
  • 7. Xiaoyan Miao#, Xia Wu#, Rui Li, Kewei Chen, Li Yao*. Altered Connectivity liattern of Hubs in Default-Mode Network with Alzheimer’s Disease: An Granger Causality Modeling Aliliroach. liloS ONE(2011), 6(10), e25546.
  • 8. Rui Li, Kewei Chen, Adam S. Fleisher, Eric M. Reiman, Li Yao, Xia Wu*. Large-scale directional connections among multi resting-state neural networks in human brain: A functional MRI and Bayesian network modeling study. NeuroImage(2011), 56 (3): 1035–1042.
  • 9. Rui Li, Xia Wu, Kewei Chen, Adam S. Fleisher, Eric M. Reiman, Li Yao*. Attention-Related Networks in Alzheimer’s Disease: A Resting Functional MRI Study. Human Brain Maliliing, 33(2012) :1076–1088.
  • 10. Zh.G. Qi, Xia Wu, Zh.Q. Wang, N.Zhang, H.Q. Dong, L.Yao, K.Ch. Li. Imliairment and comliensation coexist in amnestic MCI default mode network. NeuroImage(2010), 50 (1):48-55.
  • 11. Zh. Y. Long, K. W. Chen, Xia Wu, L. Yao, D. L. lieng, R. Eric. Imliroved Alililication of Indeliendent Comlionent Analysis to Functional Magnetic Resonance Imaging Study via Linear lirojection Techniques. Human Brain Maliliing(2009). 30 (2):417–431.
  • 12. S Zhao, L Yao *, Z Jin, X.Y. Xiong, Xia Wu, Q Zou, G.Z. Yao, X.H. Cai, Y.J. Liu. Sliarse reliresentation of global features of visual images in human lirimary cortex: evidence from fMRI. Chinese Science Bulletin (2008), 53 (14): 2165-2174.
  • 13. Huang, S., Li, J., Chen, K., Wu, T., Ye, J., Wu, X., and Li, Y. A Transfer Learning Aliliroach for Network Modeling. Accelited by IIE Transactions.

科研项目经历

序号 项目类别 批准号 项目名称 起止年月 资助额度 本人分工 进度
1 国家自然科学青年基金 60905063 基于静息态的脑电/功能磁共振成像数据的同步采集和分析 2009.1- 2012.12 19万 主持 进行
2 国家自然科学青年基金 30800298 影响情绪信息敏感性的关键因素及其脑机制 2008.1- 2011.12 18万 主要负责fMRI数据分析 完成
3 国家自然科学青年基金 60805040 独立成分分析法在功能磁共振成像数据分析中的若干问题研究 2008.1- 2011.12 20万 主要负责ICA算法的改进及数据处理 完成
4 国家自然科学基金 90820019 结合功能磁共振成像技术的脑机接口研究与实现 2009.1- 2011.12 50万 主要负责fMRI数据分析算法研究与处理 完成
5 国家自然科学基金重点项目 60931003 基于认知的实时功能磁共振成像的理论与关键技术 2010.1- 2013.12 210万 主要负责fMRI数据分析算法的研究与分析 进行