活动预告

主题：

分组加权混合模型及其在血压预测中的应用

主讲人：

黄子健  博士

应用统计学专业主任

        香港浸会大学统计学博士，纽约大学教育政策硕士，中国人民大学英语学士。研究方向包括统计建模、数据科学、机器学习。在基于研究问题出发的数据结构设计，数据建模，以及分析预测上具有很强的专业性。尤其熟悉于生物电信号的处理以及运用。曾成功融合随机估计算法与MM算法，并应用于高维混合效应-混合高斯模型的参数估计中，使这类复杂模型的参数可估。

时间：

3月2日  11:45-12:30

地点：

求是楼QA207

主办单位：

中美国际学院数量金融与经济研究中心

摘要：

        连续测量血压是临床医学领域的最大挑战之一。目前的血压测量大多采用Korotkoff音法，这种方法主要是一次性测量血压，但由于袖带压力干扰了手臂血管系统的正常情况，因此无法连续监测血压。理想的情况下，在PPG信号的持续监督时，受试者的血压可以被连续测量，这与目前作为人类健康指标的血压测量的要求更加匹配。然而，血压和PPG信号之间的关系是非常复杂的，与个人和环境状态有关，这导致了许多以前的工作面临的研究挑战，这些工作试图找到PPG信号与血压的映射，而不考虑其他因素。

        我们提出了分组重加权混合模型（GRM）来描述随机效应的变化以及混合分布的潜在成分。在该模型中，我们结合了mixed-effect模型和mixture模型的特性，以建立观测个体之间以及预测变量和响应变量之间的综合关系。我们提出了分组期望最优化算法（GEM）来进行模型参数估计。我们还提供了GRM模型的相应预测方法，以及对可调参数选择的模拟。通过GRM模型的应用及其在实际数据中的预测，我们发现测试结果不仅达到了国际血压测量标准，而且在高血压患者中也有良好的预测结果。

数量金融与经济研究中心

        中美国际学院数量金融与经济研究中心规划了一系列的研讨会，给学校教师与学生提供了一个科研与教学交流的平台。研讨会的参与者可以是学校的老师、学生以及特邀的专业领域嘉宾。通过科研探讨式交流，期望支持教师的知识创新和科研发展，提高学生对专业知识的理解以及专业领域的认识，最终形成一个产学研高度整合的学习和科研环境，让中美国际学院教学高质量可持续发展。

稿件来源：数量金融与经济研究中心

海报：李诺

责任编辑：沈慧玲

初审：邱园园

终审：张志万