Alexander Mathis

Alexander Mathis, PhD

助理教授

瑞士联邦理工学院 (EPFL)神经义肢中心，智能系统中心

生命科学院，大脑思维研究所

瑞士联邦理工学院 (EPFL)，瑞士

关于演讲人：

Alexander在慕尼黑路德维希-马克西米利安大学主修理论数学，辅修逻辑和科学理论。 在 LMU 攻读博士学位期间，他致力于研究最佳编码方法以阐明网格细胞的特性。 作为哈佛大学Venkatesh N. Murthy教授和图宾根AI的Matthias Bethge 教授的博士后研究员，他决定研究嗅觉行为，如小鼠的气味引导导航、社交行为和鸡尾酒会问题。 在此期间，他对嗅觉以外的感觉运动行为兴趣渐浓，开始研究本体感觉、运动适应以及测量动物行为的计算机视觉工具。

他对阐明大脑如何引起适应性行为颇感兴趣。 其中一个主要目标是将大型数据集合成为对计算有用的信息。 为此，他开发了分析动物行为（如 DeepLabCut）和神经数据的算法和系统，并创建了可供实验检验的的计算模型。

Mathis博士团队致力于了解大脑如何产生复杂行为。 为了实现这一目标，他们特别开发了精确测量行为的工具，并确保这些工具能够为社会广泛使用。 其次，实验室制作模型并制定理论，阐明大脑如何产生适应性行为，具体重点是运动控制和感觉运动学习。

Selected Recent Publications

Cachot A, Bilous M, Liu YC, Li X, Saillard M, Cenerenti M, Rockinger GA, Wyss T, Guillaume P, Schmidt J, Genolet R, Ercolano G, Protti MP, Reith W, Ioannidou K, de Leval L, Trapani JA, Coukos G, Harari A, Speiser DE, Mathis A, Gfeller D, Altug H, Romero P, Jandus C (2021) Tumor-specific cytolytic CD4 T cells mediate immunity against human cancer. Sci Adv 7:eabe3348.

Mathis A, Schneider S, Lauer J, Mathis MW (2020) A Primer on Motion Capture with Deep Learning: Principles, Pitfalls, and Perspectives. Neuron 108:44-65.

Kane GA, Lopes G, Saunders JL, Mathis A, Mathis MW (2020) Real-time, low-latency closed-loop feedback using markerless posture tracking. Elife 9:e61909.

Nath T, Mathis A, Chen AC, Patel A, Bethge M, Mathis MW (2019) Using DeepLabCut for 3D markerless pose estimation across species and behaviors. Nat Protoc 14:2152-2176.

Mathis A, Mamidanna P, Cury KM, Abe T, Murthy VN, Mathis MW, Bethge M (2018) DeepLabCut: markerless pose estimation of user-defined body parts with deep learning. Nat Neurosci 21:1281-1289.