赵坤，博士，北京邮电大学人工智能学院，预聘副教授/研究员（正高级），硕、博士生导师。    

研究以脑影像为核心技术手段，以脑影像在重大脑疾病中的应用为导向展开。研究工作以探究多中心、多模态脑影像计算方法及AD的影像异常表征为核心，以发现AD早期识别脑影像标记为主要研究目标。建立了从“基本脑区上下文信息的3D高阶特征的精细尺度挖掘”到“脑综合形态共变的网络尺度”的计算方法体系，为AD早期识别典型方法学基础；实现了基于多组学的跨关联分析的疾病生物机制探索，发现了AD影像异常背后的生物机制，为AD早期干预提供科学依据；设计并完成了融合多尺度脑结构信息的AD早期识别系统(iBrain)，实现了跨中心、跨种族、跨疾病的AD精准早期识别，已取得包括301在内的多家顶级医院的应用规范证明，现已开放平台并启动二类证申请，获北京创客总决赛三等奖（5791项目仅34项获奖）。

累计发表国内外期刊会议论文45篇，其中以第一作者(含共一)、通讯作者(含共通讯)发表SCI论文11篇, 包括领域核心期刊如Science Advances(IF=11.6)，Science Bulletin (IF=18.8, 封面)，Advanced Science(IF=14.5, 封面)，Alzheimer&Dementia (IF=13)，eClinicalMedicine (IF=9.6)，Biological Psychiatry(IF=9.6, 2篇)等国际顶级期刊。授权专利2项（已完成估值116.99W），软件著作权1件。

作为负责人主持国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金青年项目等。作为骨干参与国家自然科学基金面上项目、JKW脑科学重点专项等。获博士研究生国家奖学金；北京航空航天大学优秀毕业生、创新成果奖等；指导本科生获批北京市自然科学基金“启研”计划、获第九届全国大学生生物医学工程创新设计竞赛一等奖（参赛队伍>3000，获奖率<5%）、第六届全球校园人工智能算法精英大赛全国一等奖。

欢迎对脑科学有浓厚兴趣并计划未来从事脑科学研究工作的同学联系报考！

代表性论文：

[1]  Zhao K^#, Wang D^#, Wang D, Chen, P, Wei Y, Tu L, Chen Y, Yao H, Zhou B, Lu J, Wang P, Liao Z, Chen Y, Han Y, Zhang X, Liu Y*. Macroscale connectome topographical structure reveals the biomechanisms of brain dysfunction in Alzheimer's disease. Science Advances. 2024. 10 (41): eado8837

[2] Zhao K, Chen P, Alexander-Bloch A, Wei Y, Dyrba M, Yang F, Kang X, Wang D, Fan D, Ye S, Tang Y, Yao H, Zhou B, Lu J, Yu C, Wang P, Liao Z, Chen Y, Huang L, Zhang X, Han Y, Li S*, Liu Y*. A neuroimaging biomarker for Individual Brain-Related Abnormalities In Neurodegeneration (IBRAIN): a cross-sectional study. EClinicalMedicine. 2023. 65:102276.

[3] Zhao K, Ding Y, Han Y, Fan Y, Alexander-Bloch AF, Han T, Jin D, Liu B, Lu J, Song C, Wang P, Wang D, Wang Q, Xu K, Yang H, Yao H, Zheng Y, Yu C, Zhou B, Zhang X, Zhou Y, Jiang T, Zhang X*, Liu Y*. Independent and reproducible hippocampal radiomic biomarkers for multisite Alzheimer’s disease: diagnosis, longitudinal progress and biological basis. Science Bulletin. 2020; 65:1103-13. (封面论文)

[4]  Zhao K, Zheng Q, Dyrba M, Rittman T, Li A, Che T, Chen P, Sun Y, Kang X, Li Q, Liu B, Liu Y*, Li S*, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Regional radiomics similarity networks reveal distinct subtypes and abnormality patterns in mild cognitive impairment. Advanced Science. 2022. e2104538. (封面论文)

[5]  Jiang J, Zhao K*,Li W, Zheng P, Jiang S, Ren Q, Duan Y, Yu H, Kang X, Li J, Hu K, Jiang T, Zhao M, Wang L, Yang S, Zhang H, Liu Y, Wang A, Liu Y*, Xu J*. Multiomics Reveals Biological Mechanisms Linking Macroscale Structural Covariance Network Dysfunction With Neuropsychiatric Symptoms Across the Alzheimer’s Disease, Biological Psychiatry. 2024.