宋　森  博士

清华大学医学院研究员/长聘副教授、脑与智能实验室助理主任

研究兴趣

　　从我的童年起，我就被两个问题迷住了：1.为什么人类可以做计算机不能做的智能事情。2什么是美好的生活？我很高兴我发现我可以用现代神经科学提供的工具来解决这些基本问题，这个令人难以置信的跨学科的大脑研究领域提供了许多令人兴奋的机会。自从来到清华，我也越来越对大脑相关的医学问题感兴趣，比如抑郁症和焦虑症，它们挑战我们，使许多人生活困难。我实验室主要通过定理的实验手段和计算建模，试图解析大脑的电路图并将电路结构与其功能联系起来，阐明这些电路所执行的计算过程，并构建受到脑启发的人工智能。

　　1.结合脑科学、认知科学和人工智能相关领域知识，构建全脑功能性模型，试图提出新的人工智能算法。

　　2.利用影像学、光遗传学、以及脑电等定量手段，研究积极情绪与动机、美感、语义理解、思维与推理等高级认知功能的神经回路基础。

　　3.将定量手段、人工智能算法及脑反馈技术等用于情绪类障碍的诊断及治疗以及提高正常人群的生活质量与幸福感。

　　4.利用深度学习等人工智能算法，尤其是图神经网络技术，开发新的计算工具，分析连接组学、基因组学、及脑电、脑成像技术研究产生的大量数据。

研究领域

计算神经科学，神经回路，类脑智能，幸福学，神经美学

开设的课程

神经建模与数据分析

参与教学

神经工程原理、系统与计算神经科学、脑与人工智能的对话、神经科学研究方法

代表性论文

1. Liu, X. , Mou, L. , Cui, H. , Lu, Z. , & Song, S^#. . (2018). Jumper: learning when to make classification decisions in reading.

2. Liao, F. , Chen, X. , Hu, X. , & Song, S*. . (2017). Estimation of the volume of the left ventricle from mri images using deep neural networks. IEEE Transactions on Cybernetics, PP(99), 1-10.

3. Zhu, C. , Yao, Y. , Xiong, Y. , Cheng, M. , Chen, J. , Song, S*. , & Zhao, R. , et al. (2017). Somatostatin neurons in the basal forebrain promote high-calorie food intake. Cell Reports, 20(1), 112-123.

4. Li, X. , Steffens, D. C. , Potter, G. G. , Guo, H. , Song, S^#. , & Wang, L. . (2016). Decreased between-hemisphere connectivity strength and network efficiency in geriatric depression. Human Brain Mapping.

5. Wang, Q. , Zhang, J. , Song, S*. , & Zhang, Z. . (2014). Attentional neural network: feature selection using cognitive feedback. Advances in neural information processing systems.

6. Sümbül, Uygar, Song, S. , Mcculloch, K. , Becker, M. , Lin, B. , & Sanes, J. R. , et al. (2014). A genetic and computational approach to structurally classify neuronal types. Nature Communications, 5.

7. Grillo, F. W., Song, S*., Teles-Grilo Ruivo, L. M., Huang, L., Gao, G., & Knott, G. W., et al. (2013). Increased axonal bouton dynamics in the aging mouse cortex. Proc Natl Acad Sci U S A, 110(16), E1514-E1523.

8. Song, S. , Liu, L. , Edwards, S. V. , & Wu, S*. . (2012). Resolving conflict in eutherian mammal phylogeny using phylogenomics and the multispecies coalescent model. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(37), 14942-14947.

9. Song, S., Sjöström, PJ., Reigl, M., Nelson, S., Chklovskii, DB*. (2005) Highly nonrandom features of synaptic connectivity in local cortical circuits. PLoS Biology 3:e68.

10. Song, S. , Miller, K. D. , & Abbott, L. F*. . (2000). Competitive hebbian learning through spike-timing-dependent synaptic plasticity. Nature Neuroscience, 3(9), 919-26.

联系方式

地址：北京市海淀区清华大学三才堂写字楼清华大学脑与智能实验室

电话：+86 10 62773357

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网页：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=Song+Sen%5BAuthor+-+Full%5D