马克思认为：“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”（保尔•拉法格《忆马克思》）方兴未艾的生物该如何成功地运用数学呢？ 4月1日，在基础医学院/抗体药物开发技术国家地方联合工程重点实验室三楼会议室举行的河南大学生物&医学午茶会（HU-BBS）总第36期、2021年第4期上，数学与统计学院庞志峰博士应邀主谈“几类数学方法在生物医学技术中的应用与探讨”。来自生物学、医学、数学、人工智能等十多个不同学科领域的专家学者近50人在现场聆听了精彩学术报告，并面对面与主谈嘉宾开展热烈讨论，校内外更多名专家学者和广大硕博研究生通过腾讯会议在线参加研讨。
围绕”学科交叉、数学驱动”主题, 庞志峰博士从图论理论、图网络、低秩问题和稀疏优化等几个方面展开研讨。报告伊始，庞志峰引入了习近平总书记在《求实》杂志2021年第六期发表的关于科技创新的的重要讲话。习近平总书记曾经强调，目前全球科技创新日益呈现交叉融合的趋势，中国要努力成为世界主要科学中心和创新高地。接着，庞志峰从哥尼斯堡七桥问题引出了图论的基本概念和性质, 并分享了欧拉图在基因组组装中的应用。结合当前国际学科交叉融合发展的趋势, 庞志峰重点阐述了最小割、规范割和Cheeger割等图割技术的性质以及在数据聚类中应用。在此基础上, 庞志峰通过图像直观的向大家讲述了卷积神经网络(CNN)与图网络(GNN)区别与联系，并举例说明图卷积网络如何预测分子片段。针对低秩问题，庞志峰又通过图像复原、高光谱图像处理、动态心脏MRI等生活中常见事例说明低秩问题无所不在，并通过具体事例进一步说明低秩技术在分子活性值预测中的应用。
报告最后，庞志峰重点讲解了医学影像——基于稀疏表示的MRI重建技术和基于微分几何的医学图像ROI分割技术，让在场从事图像学研究的数学和人工智能专家学者深受启发，纷纷向庞志峰提问。针对计算机与信息工程学院沈亚田博士提出的“如何深度稀疏”问题、材料学院程纲博士提出的“深度学习的训练集的小样本”问题，淮河医院冯晓主任提出“图像超分辨率”问题, 人工智能学院张婉君博士提出的“MRI感兴趣区域分割标注”问题等，庞志峰一一进行解答。庞志峰博士幽默的讲话风格，精彩的报告内容，引起了在场专家学者们浓厚的学术兴趣和真诚的合作愿望，现场学术气氛浓厚。
另据教育科学学院网站消息，经常参加HU-BBS的教育科学学院心理学学科的陈亚楠博士受学科交叉创新思维启发，带领本科生姜啸威同学尝试运用机器学习的方法做预测分类，研究论文于去年12月份投稿、今年3月份在线发表于SSCI期刊《Frontiers in Psychology》（《心理学前沿》，影响因子2.067，中科院3区）。其中, 姜啸威是第一作者，陈亚楠是通讯作者，署名单位为河南大学。据了解，陈亚楠和姜啸威去年还和西湖大学张岳教授团队合作，在人工智能领域顶级会议AAAI21上发表文章Brain Decoding Using fNIRS。目前，姜啸威已经收到宾夕法尼亚大学、纽约州立大学石溪分校的offer，8月份将入学宾夕法尼亚大学的生物工程专业攻读研究生。
庞志峰，博士，河南大学数学与统计学院副教授，硕士生导师，南洋理工大学和香港城市大学博士后，英国利物浦大学访问学者，多次应邀访问香港中文大学、香港理工大学和中科院深圳先进技术研究院等多所科研院所和研究机构, 主要研究图像处理中的数学理论与数值算法。目前任河南省数字图形图像学会秘书长，同时任中国生物医学工程学会医学人工智能专委会青年委员会委员，中国工业与应用数学学会数学与医学交叉委员会委员和中国体视学学会智能成像分会委员。曾主持国家自然科学基金1项，参与国家自然科学基金4项，国家重点基础研究发展计划(973项目)1项。目前发表相关学术论文35篇(其中SCI收录28篇)，授权专利1项。邮箱:zhifengpang@163.com
