周 坤贤
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姓名 周 坤贤
电子邮件 dargonchow@gmail.com
联络电话 +886-2-2826-6129
POSITION TITLE/AFFILIATIONS 2019 - 国立阳明交通大学脑科学研究中心 副研究员
2017 - 国立阳明交通大学神经科学研究所兼任助理教授
2014 - 2019 国立阳明大学脑科学研究中心 助理研究员
EDUCATION/TRAINING 2005 - 2010 国立阳明大学医学工程研究所博士
2003 - 2005 国立阳明大学医学工程研究所硕士
研究专长 NeuroImaging (MRI), Machine learning, Artificial intelligence, aging, neurodegenerative, pain and related clinical image application
研究概况 本实验室运用非侵入式磁振造影技术探索人类大脑功能性及结构性之影像特征。除了开发、设计与最佳化不同造影序列(高分辨率T1/T2权重影像、扩散权重影像、功能性磁振影像及磁敏感加权影像)及影像学分析方法外,亦致力于应用统计学习及大数据分析等相关技术探索神经退化性疾病、疼痛医学及老化历程之影像生物学指标。为使得研究室所得之影像成果未来可供精准医疗之应用,我们亦致力于影像科学再现性与可重复性等相关议题,以建立具有高可信赖度之造影程序及影像分析流程。

本实验室研究方向包括:
1. 最佳化神经影像学分析方法:
传统大脑影像学分析方法及临床研究相当仰赖研究者对于该研究主题于大脑产生可能之效应会发生于何处为前提,以进行感兴趣区域之选取并进行相关统计分析。随着巨量资料概念日益盛行,且传统分析法并无法有效率的探索先前假说未提及之大脑区域,故本实验室致力于开发无假说驱动磁振造影学分析技术及相关统计学方法于大脑巨结构、微结构及功能性影像资料上。此方法将使我们可以在以无任何相关研究假说为前提下,进行全脑影像资料之探索性分析。

2. 发展大脑连结体分析方法:
传统影像学分析概念中,研究者大多以功能性定位为出发点以思考单一大脑区域可能负责的认知功能为何,但随着越来越多的研究指出,大脑之所以会产生表现于外的认知行为,可能源自于大脑中不同区域之间动态的交互作用。为了进一步延伸以往对于单一脑区对应特定认知功能的相关知识,并进一步探索大脑的结构性及功能性网络之可能架构,我们致力于开发不同结构性及功能性网络架构分析方法,试图以宏观的角度观察大脑在不同状态下之可能变化情形。

3. 发展以影像为基础之疾病/行为之预测模型:
过往的影像及行为学相关研究中,大多数的实验设计都是收取实验组及对照组,并利用适当的统计分析方法以了解该次研究的主要效应为何。然对于实际临床应用而言,单一受试者的诊断及预测是更具临床意义的。本实验室致力于萃取高维度影像资料中之细微资讯并搭配多变量统计学习分析法以建立起相对应疾病及行为之影像学预测模型。

4. 建立具有高信赖度之影像分析流程:
为了提升造影品质及影像分析之再现性及可重复性,并使与临床医疗单位接轨,本实验室亦致力于相关影像分析软件之开发与最佳化。此外,为使磁振影像可以成为一个具有高信赖度之利器,我们亦针对不同造影序列及其相关量化指标进行最佳化及可信度等相关测试,以建立起相对应之常模资讯。