为进一步拓宽师生学术视野，促进脑科学与人工智能交叉方向的研究交流，2026 年 11 月 4 日下午，人工智能学院、安徽认知行为智能计算与应用工程研究中心特邀中国科学技术大学陈雪锦教授，在博雅楼 D312 开展题为《大规模脑显微影像的神经元精细结构重建》的线上学术报告。学院相关专业教师、研究生到场聆听学习。

陈雪锦教授首先阐释了突触级分辨率神经元连接图谱高精度重建对于解析脑功能机制的重要意义。随着连续电镜成像技术快速发展，大规模神经连接组学迈入 PB 级数据时代，基于电镜的连接组学方法获评《自然方法》年度方法。同时她指出，脑内神经元分布稠密、形态复杂、单神经元空间跨度大，从大规模电镜图像中完整重建神经元三维精细结构，仍存在诸多技术难点。

随后，陈雪锦教授围绕团队前沿研究成果展开分享。报告从脑神经元与人工智能交叉研究思路切入，介绍了兼顾微观、介观、宏观多尺度的类脑智能技术与微观脑连接图谱成像系统；重点讲解电镜图像下神经元追踪、三维重建、神经元自动分割与畸变校正方法，以及基于形态片段自动追踪实现神经元精细还原的技术路径，同时介绍全脑神经微观图谱的构建方案，依托高分辨率显微成像支撑全尺度大脑观测，实现宏观、微观、介观三个层面联合分析，并分享光镜成像长程跟踪、类脑智能技术工程化落地等相关探索。

本次学术报告搭建了脑科学、显微影像与人工智能交叉领域的交流平台，帮助学院师生了解神经元精细重建、神经连接组学领域前沿动态，为我院认知智能、类脑计算相关方向的科研工作与人才培养提供了新思路，助力学院持续推进学科交叉创新发展。

（文：高迪/ 图：孙全龙/ 审核：沈龙凤/ 审校：葛方振/ 终审：曹磊）

报告人简介： 陈雪锦，现任中国科学技术大学信息学院教授，博士生导师。中国，中共党员。于中国科学技术大学获得学士和博士学位，耶鲁大学计算机系博士后，曾于斯坦福大学、微软亚洲研究院任访问学者。主要研究方向为计算机图形学、三维视觉、脑显微影像分析。在ACM TOG、TMI、ICCV、ICML等期刊/会议上发表学术论文100余篇，曾获CVM期刊年度最佳论文提名、GDC、3DMM会议最佳论文、ISBI挑战赛第一名等奖励。获国家教学成果二等奖、安徽省教学成果特等奖、CSIG“石青云女科学家奖”。