牛人教授用大数据诊断老年痴呆症

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，他把类似技术也运用在了其他精神疾病诊断上，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。

　　/跨学科/

　　留学慕尼黑 门外汉研究大数据与脑神经

　　为啥子人家年仅33岁就是教授了，又为啥子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，以大数据挖掘为基础，参与神经医学的合作研究。

　　除非用非常高倍的显微镜，不然是看不到脑神经的，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，当时完全“傻眼了”。

　　他用了整整两年时间恶补这两方面的知识。2012年，研究成果终于面世。

　　/开脑洞/

　　仅凭一张大脑图像 就能预测老年痴呆症

　　邵俊明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，它们是不一样的。”

　　邵俊明介绍，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。

　　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，通过一个人的大脑图像，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。

　　创新性提出系列数据挖掘算法

　　还记得你的微博、微信会莫名其妙地跳出一些广告吗？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，这都是大数据分析和运用的结果。

　　“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。

　　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。