2022年5月15日下午13:30，受聊城大学数学科学学院邀请，上海科技大学沈定刚教授对智能数据分析团队的最新研究进行了在线指导，并对当前的研究热点进行了深入讨论和交流。本次学术交流活动以腾讯会议的形式举行，由乔立山教授主持，聊城大学、临沂大学和山东工商学院的部分教师、研究生参与了本次学术活动。
本次报告分为三个部分，分别由聊城大学乔立山教授、山东工商学院赵峰老师和临沂大学胡顺波老师分别提出问题，由沈定刚教授为我们解答。
首先乔立山教授提出，脑功能估计是一个图学习的问题，本质上是similarity的问题，在这个问题中，我们没有真实的图，没办法评价估计的脑功能网络的好坏。目前可以使用先验的信息，如稀疏性、模块性等加入到脑网络估计里，对于分类的任务，我们考虑把类标号加入到脑网络的估计中。
沈定刚教授说：real graphs是用来检查brain network间的ROI的连接，给一个brain network作为输入，输出作为结果，在网络里面，我们希望改变ROI之间的连接，划分连接，防止错误的连接传播，不一定使用估计出来的功能脑网络，并对乔立山教授提出的idea提出展望。
赵峰老师提到SVM分类可信度的问题，是否可以用近邻的关系，对SVM的分类结果进行可信度分析，提升判别结果精度。
沈定刚教授说：对每个测试样本与边上已知样本比较，用定义的置信度，给每个样本加权，对于脑疾病分类问题，这种定义的和SVM是分开的，定义的置信度有误差，对结果的影响很大，可以采用端到端的想法来解决。
胡顺波老师提到配准精度和可信度的矛盾问题。沈定刚教授仔细分析了问题的所在，并且与与会成员一起讨论分析。
本次报告，非常的精彩，在报告过程中，老师与同学一起互动，解决一些专业性的问题。最后沈定刚教授对我们的工作提出了肯定，并指出我们目前工作的总体方向。
沈定刚教授任上海科技大学生物医学工程学院创始院长、IDEA实验室 (Image Display, Enhancement and Analysis Lab)主任。在加入上科大之前，曾任美国北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)放射学系、医学影像中心、计算机系、生物医学工程系终身教授，冠名杰出教授，影像信息中心主任，医学图像分析实验室(IDEA Lab)主任，医学影像中心(BRIC)图像分析平台主任，先后当选IEEE/MICCAI/AIMBE/IAPR Fellow，发表论文1100余篇，H-index 117，引用5.5万余次；担任Frontiers in Radiology主编，八个国际期刊的现任编委，MICCAI 2019大会主席。
