​     7月3日上午，受我院邀请，香港理工大学刘春玲副教授于北区综合楼414开展了一场主题为“Theory and Application of Tensor Data Objects Factor Models and Medical Imaging”的学术讲座，本次讲座由蒋继明教授主持，学院部分师生参加了此次讲座。

本次讲座围绕因子模型和医学影像展开。首先，刘春玲副教授对因子模型和医学影像进行了详细解释，强调因子模型在诊断和治疗中的关键作用；其次，她详细介绍了矩阵因子模型RaDFaM，指出该模型具有全新的低秩潜在结构，从张量子空间的角度来看，该结构对信号强度和降维进行了权衡。同时，刘春玲副教授基于RaDFaM内在的可分协方差结构提出了一类新的PCA变体(sPCA)，并说明RaDFaM的峰值信噪比在PCA类型估计中是最优的；接着，她介绍了另外一种模型——TuTFaM,指出该模型是最广泛的张量因子模型；最后，刘春玲副教授通过对视力图像数据研究剖析了统计如何处理AI，她基于我国眼科医院数据，首次提出基于Copula的似然比损失函数，通过损失函数可调节CNN使得预测结果更好，并且使用两只眼睛的游离图片可显著提高预测效果。

在互动环节，学院师生踊跃提问，针对讲座内容向刘教授请教。刘春玲副教授根据所提的问题给予了耐心的解答，激发了现场师生们的浓厚兴趣和积极探讨。

伴随着热烈的掌声，本次讲座圆满结束。整场讲座学术氛围浓厚，刘春玲副教授对因子模型和统计如何处理AI的讲解为大家提供了宝贵的视野和思考，极大地增强了在座师生对学术前沿的了解和热点问题的把握。

    （文/张新月 曾宇航 图/张新月 编辑/汪雨珂 审核/林阳 陶春海）