判斷是否患有老年癡呆癥需要經過哪些程序？

做認知度的調查問卷、抽血檢驗、腦部核磁共振，然后醫生在這些資料的基礎上憑經驗判斷患者是否得了老年癡呆癥。

不過，以后檢查這樣的疾病就不用那么惱火啦！

33歲的牛人教授，把大數據和神經科學結合在一起，僅憑一張大腦的核磁共振圖像，就能輔助醫生，提前預測出老年癡呆癥。

這位牛人名叫邵俊明，是電子科技大學計算機學院教授德國洪堡學者、從事數據挖掘、概率論與數理統計的全英文教學。

目前，他把類似技術也用在了其他精神疾病診斷方面，可通過患者腦部的核磁共振圖片，成功判別出憂郁癥、精神病、精神分裂等各種病癥。

留學慕尼黑

博士期間研究大數據與腦神經

為什么人家年僅33歲就是教授了，又為什么能夠有這種創新性的成果，看下履歷，人家可是從德國慕尼黑大學數據挖掘中心學成歸來的，要知道，那可是是全歐洲最好的數據挖掘中心。

邵俊明是四川內江人，出身農村的他家庭情況并不是很好，此前并未想到出國求學。直到2008年，國家留學基金委啟動公派研究生項目，在西北農林科技大學攻讀碩士學位的他才在導師的鼓勵下，開始申請出國攻讀博士學位。你來我們這邊吧！在數據挖掘領域，我們是德國最好的團隊！一封來自德國慕尼黑大學數據挖掘小組的邀請郵件吸引了他。

這個研究團隊以數據挖掘的基礎理論研究為主，原本是計算機應用領域的邵俊明需要轉行，重新學習數據挖掘。而導師更是給了他一個不可能的任務，以大數據挖掘位基礎，參與神經醫學的合作研究。

除非用非常高倍的顯微鏡，腦神經是幾乎看不到，但它又密切影響著人腦的各種功能。

把大腦里面的神經纖維可視化，通過大量的案例數據，分析出不同大腦疾病之間大腦神經纖維的不同，從而可以對神經疾病做出預測，簡單來說，這就是他需要研究的內容，但是這對于數據挖掘和腦部醫學都是門外漢的邵俊明來說，完全傻眼了。

他用了整整兩年時間惡補這兩方面的知識。終于到了2012年，研究成果才終于面世。

僅憑一張大腦圖像

就可提前預測老年癡呆癥

在邵俊明的辦公室中，他向記者展示了幾張圖片。你看，這是用核磁共振拍攝出來的大腦圖像，仔細觀察這幾張圖片，他們是不一樣的。

是的，這是用當前無創的神經影像技術拍攝出來的幾張大腦畫面，黑白色的腦部圖像，不盡相同。通常，在研究的時候，一個大腦案例，邵俊明會拍攝32張核磁共振圖像。

大腦中的水分子，會沿著腦神經纖維擴散流動，磁場的梯度不同，水分子的流向也會不同。對比分析這32張圖像，就可以看到大腦中水分子的流向，也就構建出了整個大腦神經纖維的三維立體圖像。記者看到，在構建出來的大腦神經纖維圖像上，神經密密麻麻的像樹杈一樣的分支。

此后，就需要用到大數據挖掘的內容了，邵俊明需要用各種數據算法，把功能相似的神經纖維歸類成束，并理清各個神經纖維束的功能，這樣在某區塊的神經纖維發生異變的時候，就能預測到患者將患什么樣的疾病。

而邵俊明研究的是老年癡呆癥，他把50名老年癡呆癥患者和50名健康人的腦神經纖維數據進行對比，成功找出老年癡呆癥患者腦神經病變規律，基于此，通過某人的大腦圖像，便可輔助醫生，成功預測老年癡呆癥。即便病變初期，病癥不明顯的時候，也能判斷出來。

目前，邵俊明還利用這種方法在分析憂郁癥、精神病和精神分裂癥。其實，這幾種病在醫學上很難區分，醫生僅憑經驗進行斷定，有了這項技術，就可以通過分析患者大腦神經的異變來確定病癥，更具有科學性。

探秘電子科大大數據中心

微博、微信、商場等 都需要用到大數據

還記得你微博、微信上會莫名其妙的跳出一些廣告嗎？知道為什么商場總往你的手機上發布優惠信息嗎？你是不是還搞不清楚為什么每次去超市都會多買很多用不上的東西？

人家可不是亂發廣告、亂擺放貨物的，都是大數據分析和挖掘出來的結果。也就是說，大數據早就不再高大上，在就悄悄潛入你的生活了。

在電子科技大學清水河校區，高大的主樓一隅，隱藏著在全國的赫赫有名的大數據研究中心。

這是目前國內規模最大、架構最完整的大數據產學研一體化機構,由國內大數據領域領軍專家周濤教授組建并擔任中心主任。雖然這只是個校級的研究中心，里面就有12名國家級的人才，其中包括2名院士。

走進去，橙黃色的顏色，清新明亮，一群人擠在過道，駐足在每個實驗室的門口，仔細聆聽工作人員的講解。邵俊明告訴記者，幾乎每天都是這樣的情形。是的，全國各地只要是想了解大數據的，幾乎都要到這里來朝圣。

33歲的邵俊明組建的數據挖掘實驗室位置比較靠里面，打開門，是他的辦公室，幾平米，簡簡單單的一個辦公室更像是一個公司前臺，因為穿過他的辦公桌，打開玻璃推門，里面的空間更大，可能有10多個電腦座位，坐的里面的是他的學生。

其實，腦神經纖維的項目只是我研究中很小的一個部分，我的研究方向偏理論一些，主要是做數據挖掘的算法。邵俊明說。

是的，海量數據、高維數據和復雜數據不斷涌現，傳統的數據挖掘算法面對以視頻、圖片、文字等非結構化數據為主的大數據時，往往束手無策，缺少有效的分析工具和方法。如何讓算法更加優化？邵俊明受自然同步現象啟發，首次將其原理引入數據挖掘領域，創新性地提出了一系列數據挖掘算法。這種算法的優越性得到國內外同行的廣泛認可，美國國際數據挖掘領域鼻祖之一的Philip S. Yu教授評價他提出的Sync算法是目前最先進的聚類算法之一。

只要有網絡數據的地方，就需要數據挖掘。以社交網絡為例，從繁雜的參與者中，通過數據挖掘算法，把興趣愛好相投的人聚類在一起，這就是數據挖掘；對商場的顧客群體進行分析，采取精準營銷；運用大數據模擬和預測，提高投入的回報率等等，都需要用到數據挖掘。

處于信息化飛速進程中的四川，在開發利用大數據的市場上，也存在著巨大的發展前景。邵俊明說。

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