艾瑪·羅賓森
Emma ROBINSON
倫敦國王學院生物醫學工程系講師
羅賓森博士的研究重點是開發大腦成像分析的計算方法，並涵蓋廣泛的影象處理和機器學習主題。最值得一提的是，她的皮層表面註冊軟體（多模態表面匹配，MSM）對人類連線組專案的 "人類皮層的多模態分析"。
目前的研究興趣集中在高階機器學習的應用上，特別是深度學習在結合多模態成像資料和基因樣本的多樣化資料集上的應用。其團隊對從發展中的人類連線組專案（dHCP）收集的資料中建立早產嬰兒的認知發展和發展結果的敏感模型特別感興趣。
問答Q&A
Q:
您做科學的原動力是什麼？
A:
這來自於我的祖父，他是一名無線電工程師，對科學充滿熱情。
Q:
您工作中最打動您的部分是什麼?
A:
能夠保持學習的狀態。
Q:
迄今為止您最大的成就?
A:
我的研究軟體MSM使得科學家們能夠比較從不同大腦中收集的成像資料。更具體地說，它可以對負責大多數高階認知的大腦表面進行詳細比較。該軟體作為牛津FSL軟體的一部分向社會公開發布：https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MSM，對《自然》雜誌的一篇論文（Glasser等人於2016年發表於《自然》）具有根本性的重要意義，該論文提出了一個具有重大改進的新的大腦組織圖。
Q:
您有科學偶像嗎?
A:
任何在學術界取得成功的女科學家，尤其是有孩子的女科學家，都給我帶來了鼓舞。我還常常受到那些率先開發開放科學工具及教育計劃的人的啟發，比如康拉德·科丁教授，他的傘式組織https://neuromatch.io/，組織了防護和免費的計算神經科學和機器學習培訓計劃。
撰稿 開 心
排版 楊 周
責任編輯 羽 華
