التحق بالجامعة
الانتقال إلى الجامعة
انضم إلينا
وظائف أعضاء هيئة التدريس
رؤيتنا
المجلة العلمية
أستاذ, علوم الإحصاء
الشغف المعرفي. الدقة. الأثر.
البروفيسور هيرناندو أومباو هو أستاذ في برنامج الإحصاء والباحث الرئيس لمجموعة الإحصاء الحيوي في جامعة الملك عبد الله للعلوم والتقنية (كاوست). تتركّز أبحاثه على تطوير نماذج السلاسل الزمنية وطرق مبتكرة في علوم البيانات لتحليل العمليات البيولوجية المعقدة عالية الأبعاد. ويقود مجموعة من الباحثين المتخصصين في التحليل الطيفي والسلاسل الزمنية، وتحليل البيانات الوظيفية، ونماذج فضاء الحالة، ومعالجة الإشارات للإشارات الدماغية والصور. ويتعاون فريقه عن كثب مع علماء الأعصاب لنمذجة العلاقات بين وظائف الدماغ والإدراك والسلوك الحيواني.
قبل انضمامه إلى كاوست، كان البروفيسور أومباو عضو هيئة تدريس دائم في جامعة إلينوي في أوربانا-تشامبين، وجامعة براون، وجامعة كاليفورنيا في إرفاين بالولايات المتحدة الأمريكية. حصل على درجة البكالوريوس في الرياضيات عام 1989 من جامعة الفلبين، ودرجة الماجستير في الإحصاء عام 1995 من جامعة كاليفورنيا في إرفاين، ودرجة دكتوراه في الإحصاء الحيوي عام 1999 من جامعة ميشيغان.
أومباو هو زميل منتخب في الجمعية الأمريكية للإحصاء. وقد حصل على عدة منح بحثية كباحث رئيسي من مؤسسة العلوم الوطنية. وفي عام 2017، حصل على جائزة منتصف المسيرة البحثية من كلية علوم المعلومات بجامعة كاليفورنيا إرفاين تقديرًا لأبحاثه. كما شغل أومباو منصب عضو لجنة في قسم دراسة الإحصاء الحيوي لدى المعاهد الصحة الوطنية الأمريكية، كما عمل محررًا مشاركًا في مجلات إحصائية رائدة. كما أنه محرر مشارك لكتاب Handbook of Statistical Methods for Neuroimaging (CRC Press, 2016)، ولعدد خاص من دورية Journal of Time Series Analysis.
في كاوست، يشغل البروفيسور أومباو مناصب ثانوية في برنامجي الرياضيات التطبيقية والعلوم الحاسوبية والهندسة الحيوية. كما يشغل رئاسة لجنة المؤسسية المعنية بالسلامة والأخلاقيات البيولوجية. ويتعاون أومباو بنشاط مع الباحثين في أنحاء الجامعة، وهو أحد المؤسسين المشاركين لمختبر كاوست متعدد التخصصات للذكاء الاصطناعي العصبي.
تركّز أبحاث البروفيسور أومباو على النمذجة الإحصائية لسلاسل البيانات الزمنية وتصور الإشارات والصور عالية الأبعاد. طور مجموعة مترابطة من الطرق للنمذجة والاستدلال على التبعية في الإشارات الدماغية المعقدة، بما في ذلك اختبار الفروق في الشبكات بين مجموعات المرضى، وتحديد المؤشرات الحيوية، وتصنيف الأمراض بناءً على الشبكات، ونمذجة العلاقات بين البيانات عالية الأبعاد من مجالات مختلفة مثل الوراثة، ووظائف الدماغ، والسلوك.
دكتوراه في الإحصاء الحيوي، جامعة ميشيغان 1999
ماجستير في الإحصاء، جامعة كاليفورنيا ديفيس، 1995
بكالوريوس في الرياضيات، جامعة الفلبين، ديليمان، 1989
Mid-Career Dean’s Award for Research, UC Irvine School of the Information and Computer Sciences, 2017
Elected Fellow, American Statistical Association, 2016
Grant on Studies on Signals and Images Via the Fourier Transform, NSF Division Mathematical Sciences, 2015 - 2019
Grant on Bayesian State-Space Models for Behavioral Time Series Data, NSF Division Social and Economic Sciences, 2015 - 2017
Grant on Localized Cross Spectral Analysis and Pattern Recognition Methods for Non-Stationary Signals, NSF Division of Mathematical Sciences, 2004 - 2007
Ombao H, Fiecas M, Ting CM and Low YF. (2017+). Statistical Models for Brain Signals with Properties that Evolve Across Trials. NeuroImage, Accepted for publication.
Wang Y, Ombao H and Chung M. (2017+). Persistence Landscape with Application to Epileptic Seizure Encephalogram Data. Annals of Applied Statistics, Accepted for publication.
Fiecas M and Ombao H. (2016). Modeling the Evolution of Dynamic Brain Processes During an Associative Learning Experiment. Journal of the American Statistical Association, 111, 1440-1453.
Yu Z, Prado R, Burke E, Cramer S and Ombao H. (2016). A Hierarchical Bayesian Model for Studying the Impact of Stroke on Brain Motor Function. Journal of the American Statistical Association, 111, 549-563.
Ombao H, Lindquist M, Thompson W and Aston J. (2016). Handbook of Statistical Methods for NeuroImaging. CRC Press. ISBN 9781482220971
