2019年1月17日上午，华侨大学统计学院/现代应用统计与大数据研究中心邱志平副教授于行政主楼1811举行了题为《多维度神经图像数据带协变量调整张量偏最小二乘分类法》的学术讲座，现代应用统计与大数据研究中心主任陈教授、统计学院刘玉老师、庄晓洋老师及统计学院部分研究生参与了此次讲座。

邱老师的分享从他的研究动机开始，该研究源于人类大脑这一包含1000亿个神经元的高级组织器官，邱老师先介绍了人类大脑的内在运作以便我们了解其与精神疾病之间的联系，其后介绍了国内外的主流神经影像技术，包括EEG、MRI、FMRI等方法，时下的许多研究正是基于如何对这些医学成像数据进行统计推断，朴素的方法是将图像阵列转换为矢量，其不足是一会生成超高维度，二是矢量化破坏了图像的固有空间结构。邱老师继续分享了处理这种超高维度问题的两种方法——CP分解法与充分减小维度法，但前者的缺陷要求可以直接将图像视为协变量，后者的缺陷是这种新的张量偏最小二乘不能应用于离散情况，并且它没有将其他普通的临床协变量组合到模型中。综上，邱老师提出的建议方法是一种二元响应变量模型并进行了一些模拟研究。

期间，邱老师与在场老师和同学们进行了热烈的讨论，由于时间较为仓促，邱老师未能进行更加全面的讲解，留待下次与大家继续探讨，本次讲座拓展了大家的视野，令大家受益颇深。