李景聪副研究员

特聘副研究员

51五湖四取四海之财

Email:jcli@m.scnu.edu.cn

个人简历

  李景聪，51五湖四取四海之财特聘副研究员；分别于2013年和2019年从华南理工大学自动化学院获得本科和博士学位；现主要从事机器学习、深度学习与混合神经网络、及脑信号等生物医学信号处理中的应用研究工作；曾荣获华南理工大学优秀博士学位论文创新基金一等奖、国际脑组织分割竞赛MRBrainS Challenge第一名，以第一作者发表SCI论文6篇；参与一项广州市重点领域研发计划、1项国家自然科学基金重点项目及多项面上项目，主持1项广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目、1项广东省自然科学基金面上项目及1项国家自然科学基金青年项目。

  在IEEE Trans. Biomedical Engineering ，IEEE Trans. Neural Systems and Rehabilitation Engineering ，Neurocomputing等国际权威SCI期刊上发表论文 ，并担任IEEE T HUM-MACH SYST、NEUROCOMPUTING、IEEE JBHI等多个国际期刊的审稿人。

团队主页：

http://www.scholat.com/team/hbci

学术主页：

http://www.scholat.com/lijingcong

研究领域：

机器学习、深度学习与混合神经网络、及其在脑信号等生物医学信号处理中的应用研究。

主要荣誉

2018.04 国际脑组织分割竞赛MRBrainS Challenge， 第一名。 

2018.07 华南理工大学优秀博士学位论文创新基金，一等奖。

代表性论文

[1] ‘Dilated-Inception Net: Multi-Scale Feature Aggregation for Cardiac Right Ventricle Segmentation’, J. Li, Z. L. Yu, Z. Gu, H. Liu, and Y. Li, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 12, pp. 3499–3508, Dec. 2019.

[2] ‘MMAN: Multi-modality Aggregation Network for Brain Segmentation from MR Images’, J. Li, Z. L. Yu, Z. Gu, H. Liu, and Y. Li, Neurocomputing, vol. 358, pp. 10–19, Sep. 2019.

[3] ‘Spatial–Temporal Discriminative Restricted Boltzmann Machine for Event-Related Potential Detection and Analysis’, J. Li, Z. L. Yu, Z. Gu, M. Tan, Y. Wang, and Y. Li, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 27, no. 2, pp. 139–151, Feb. 2019.

[4] ‘A Hybrid Network for ERP Detection and Analysis Based on Restricted Boltzmann Machine’, J. Li, Z. L. Yu, Z. Gu, W. Wu, Y. Li, and L. Jin, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 26, no. 3, pp. 563–572, Mar. 2018.

[5] ‘Inter-Subject MEG Decoding for Visual Information with Hybrid Gated Recurrent Network’, J. Li, J. Pan, F. Wang, and Z. Yu, Applied Sciences, vol. 11, no. 3, p. 1215, Jan. 2021.

[6] ‘Cross-Subject EEG Emotion Recognition with Self-Organized Graph Neural Network’, J. Li, J. Pan, F. Wang, and Z. Yu, (Minor).

[7] ‘A Novel Multi-step Q-learning Method to Improve Data Efficiency for Deep Reinforcement Learning’, Y. Yuan, Z. L. Yu, Z. Gu, Y. Y., W. Wu, X. Deng, J. Li and Y. Li, Knowledge-Based Systems, vol. 175, pp. 107–117, 2019. 

代表性项目

（1）2021.1~2023.12 主持，国家自然科学基金青年科学基金项目“跨模态多尺度脑信号特征融合网络及应用研究”，（编号62006082）。

（2）2021.1~2023.12 主持，广东省自然科学基金面上项目“基于动态图神经网络的意识障碍患者脑信号解码研究 ”。

（3）2021.4~2023.3 主持，广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目“面向意识障碍患者的脑信号解码网络研究”。

（4）2020.4-2023.3  项目成员，广州市重点领域研发计划（202007030005），“面向意识障碍患者的脑机接口技术及其临床应用”。

（5）2019～2023 项目成员，国家自然科学基金重点项目“基于在线学习与评估的智能脑机共享控制技术与康复应用研究（编号61836003）”。

（6）2016～2019 项目成员，国家自然科学基金面上项目“面向多模态脑机接口的高维脑信号处理方法研究（编号61573150）”。