· 智源学者

北京大学,北京国际数学研究中心长聘副教授、主任助理,北京大数据研究院深度学习实验室研究员、生物医学影像分析实验室副主任。主要研究领域为应用调和分析、优化方法、机器学习、深度学习及其在图像和数据科学中的应用。在理论上,将图像领域独立发展近30年的两个数学分支(PDE/变分方法和小波方法)建立深刻的联系,改变了领域内对这两类方法的认识,拓宽了这两类方法的应用范畴。应用上,以数学理论为指导思想,为来源于医学影像、计算机视觉、深度学习等领域中的重要问题提供行之有效的解决方案。董彬在包括《Journal of the American Mathematical Society》、《Applied and Computational Harmonic Analysis》、《SIAM系列期刊》、《Inverse Problems》、《ICML》在内的国际重要学术期刊和会议上发表论文50余篇,现任期刊《Inverse Problems and Imaging》编委。于2014年获得香港求是基金会的求是杰出青年学者奖,2015年入选中组部第十一批“千人计划”青年人才。

 

代表性成果

 

董彬有深厚的理论功底和丰富的跨学科研究经验,擅长将不同学科分支建立联系并借此解决生物医学领域瓶颈问题。这包括:

  1. 将图像科学中独立发展了近30年的两大类数学方法(小波和PDE方法)建立起深刻联系,证明了常用的小波模型可以渐进逼近各类变分和PDE模型。该理论研究为小波方法注入了几何直观,也赋予了PDE方法稀疏逼近的解释,使得我们可以设计出结合两类方法优点的新模型。相关工作发表在包括数学四大期刊之一Journal of the American Mathematical Society在内的世界顶级数学期刊上。
  2. 建立起PDE和深度学习的联系,率先提出以数值(偏)微分方程离散格式为指导的深层神经网络构架设计的新思想,为图像处理、图像识别、未知物理模型反衍、模型约简等重要问题设计全新、精简、高效的深层神经网络。相关工作发表在机器学习世界顶级会议ICML/ICLR上。
  3. 与医学临床研究紧密对接。为癌症、心血管、老年痴呆等疾病的诊断、治疗方案优化、预后评估设计优质的模型与算法。部分研究成果被SIAM News,Science Daily,EurekAlert等科技协会或媒体报道转载。

 

拟研究项目名称:数学启发深度学习建模及应用

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