一、个人简介

索津莉，清华大学自动化系，长聘副教授、博士生导师。近年来主要从事计算摄像学理论与关键技术研究，包括高通量计算摄像与计算显微、单像素压缩成像等，在领域国际期刊与会议上发表学术论文70余篇，包括领域顶级期刊Nature Photonics、IEEE TPAMI、OSA Optica等。先后承担国家自然科学基金面上（已结题）、优青（已结题）、重点、重大仪器研制专项子课题等项目，北京市自然科学基金重点项目，科技部国家重点研发计划子课题等。关键技术获授权国家发明专利30余项、国际发明专利3项。相关成果获2016年国家科技进步二等奖（第3完成人）、2015与2017年度电子学会科学技术奖一等奖（第2完成人）。

二、报告内容

标题：高通量生物医学数据的传输与共享

摘要：大规模高质量的数据是现代生物医学发展的基础，随着人工智能技术的进步，数据的重要性更加凸显。一方面，伴随数十年的学科发展和成像技术的进步，科学家们积累了海量的图像、视频数据。另一方面，高通量成像手段的发展，生物医学影像数据的增长速度更加迅速。如此巨大的数据给生物医学机制的发现带来了新契机，但也给生物医学数据的存储、传输、共享带来了巨大的压力，阻碍了领域跨研究组和跨学科合作。本报告将汇报课题组针对高通量生物数据传输与共享的最新研究进展，包括基于神经网络的高维生物医学图像数据编码，以及基于图像的空间多组学学术数据库与搜索引擎开发。