2024年6月14日，俄亥俄州立大学（The Ohio State University）认知神经科学专业路子童博士（在读）应浙江理工大学理学院心理学系之邀，在3S-234作了题为《Exploring Human Visual Mechanisms: Integrating Human EEG and Artificial Neural Networks》的学术讲座。

本次报告会由理学院金海洋特聘副教授主持，该单位的教师、研究生及本科生参会并交流。

在这次讲座中，路博士聚焦了认知神经科学中的一个经典问题，即如何理解视觉刺激和脑活动之间的复杂交互过程。他通过两项研究展示了如何借助深度学习神经网络作为反向工程（reverse engineering）的工具以深化我们对人类视觉处理机制的理解。在第一项研究中，路博士通过操控神经网络中的神经元活动，对比人类脑电图（EEG）数据与经过操控的神经网络激活模式，巧妙地揭示了面部重复抑制现象背后的疲劳机制。在第二项研究中，他向我们展示了如何利用计算方法对人类EEG和神经网络进行深入分析，从而区分出人脑和神经网络在处理物体实际大小以及其他相关尺寸和深度特征时的不同表征。最后，路博士向我们介绍了他所开发的NeuroRA——一个多模态表征分析工具箱，以及由他主导编写的Python脑电数据分析手册。这些工具无疑将为视觉研究领域带来新的视角和方法论。

路博士的报告不仅内容丰富、见解独到，而且极大地激发了在场师生的学术热情。报告结束后，大家踊跃提问，积极探讨了如何利用Python工具包进行时频解码分析，以及如何将深度学习技术与其他研究领域相结合等话题，进行了深入而富有成效的交流。

主讲人简介：

路子童，俄亥俄州立大学认知神经科学博士在读，华东师范大学认知神经科学硕士（2021），东北大学软件工程本科（2018）。研究方向包括使用眼动、行为学、EEG和fMRI探究人类视觉感知的行为与神经机制以及结合人脑神经数据构建类脑视觉模型，其以一作/通讯作者身份论文发表于Elife, Journal of Experimental Psychology: General (APA editor’s choice), iScience, Frontiers in Neuroinformatics等期刊。工具包NeuroRA和Python脑电数据处理手册的作者，微信公众号“路同学”的运营者。