数字影像与智能计算实验室

一、基本概况

数字影像与智能计算实验室2011年底由曾卫明老师创建,隶属于上海海事大学信息工程学院。以此为基础并结合孔薇、夏斌等老师的研究方向,2013年申报成立了上海海事大学“生物医学信息处理与应用”学术创新团队。该实验室和研究团队立足于图像图形处理、模式识别、生物医学信息处理、脑科学与人工智能及高性能计算基础理论及应用等展开研究,努力培养高水平的信息分析处理科技人才,向社会提供高水平的研究成果。

实验室和团队拥有高性能HP服务器2台,联想、Sun等高性能工作站5台,脑电采集设备1套、康复手臂设备1套、高性能PC机40多台等仪器设备。研究团队学术气氛浓厚,定期主办学术研讨会,已经在脑功能连通性检测与分析、基因表达数据及基因调控网络分析,多维脑机接口关键技术及生物序列分析与计算模型构建、医学/生物图像处理、生物特征识别、目标检测、CPU/GPU并行算法研究、智能交通管理等方面开展了广泛而深入的研究工作。

该团队成员包括2名教授、2名副教授,3名讲师,5名博士生及20多名硕士生。近5年主持国家自然科学基金项目7项、省部级项目5项、中国博士后基金项目1项、上海市博士后基金1项、上海市教委项目4项;另外参与国家自然科学基金项目4项、国家973项目1项。近年来共在国际期刊、会议发表论文100多篇,SCI检索40多篇,其中3篇论文列为ESI高被引论文,2篇论文被国际知名论文索引网站MDLinx评为特色论文,授权国家发明专利3项,多项专利处于实审状态。

结合学校的港航特色及自身脑功能成像研究的基础,该团队在国际上率先开展基于fMRI技术的海员群体脑功能成像的研究,旨在为海员心理健康体检及航运安全作业预警提供定量性的评估标准,促进海员身心健康和航运作业安全。该研究已在各媒体、工博会、中海集团进行了广发报道,研究进展顺利。目前已经成功研制了一套评估软件和一项授权发明专利。

二、研究团队核心成员

教    授:  曾卫明 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/869、 孔薇 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/893

副教授:   夏斌 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/891、    陈磊 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/3354

讲  师:  徐琪 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/3936、  殷俊 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/3938、

宋淼 http://cie.shmtu.edu.cn/archives/5281

博士生: 王倪传、汤晓燕、石玉虎、鲁佳、赵乐

硕士生: 20多名

三、近几年研究团队主持的主要科研项目(列出10项)

国家自然科学基金面上项目:基于稀疏性的fMRI脑功能连通性检测的若干关键问题研究

国家自然科学基金面上项目:基于炎症反应的阿尔茨海默症的基因表达调控网络构建研究

国家自然科学基金面上项目:基于fMRI-ICA方法的海员出海前后脑功能连通性检测及应用研究

国家自然科学基金青年基金:基于独立成分分析探寻阿尔茨海默症特异性生物标志研究

国家自然科学基金青年基金:基于运动想象的脑-机接口关键技术研究

国家自然科学基金青年基金:完美图的电力控制集问题及其推广问题的算法研究

国家自然科学基金青年基金:面孔适应对面孔辨析精度的影响及其迁移效应研究

上海市科委科技启明星人才资助计划:基于智能计算的基因调控网络预测模型研究

交通部重点项目:基于传感器信息融合的安全驾驶状态监控方法研究

上海科委重点项目:基于fMRI的海员脑功能复杂网络构建及应用研究

四:2015年以来发表的主要论文(列出15篇)

曾卫明, 王倪传, 石玉虎, 颜虹杰. 功能磁共振成像视角下的脑功能连通性分析与脑可塑性, 数据采集与处理, 2016.

刘瑛华,曾卫明,时莹超,王倪传,石玉虎. 一种基于IC指纹和SVM的海员心理状况评估方法,中华航海医学与高气压医学杂志,2016.

Tang XY, Zeng WM,  Wang NZ, Shi YH, Zhao L. A Novel Layered Data Reduction Mechanism for Clustering fMRI Data,   Biomedical Signal Processing and Control, 2016.

Wang NZ, Zeng WM, Chen DTL. A Novel Sparse Dictionary Learning Separation (SDLS) Model with Adaptive Dictionary Mutual Incoherence Constraint for fMRI Data Analysis, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2016.

Yin J, Zeng WM, Wei L. Optimal Feature Extraction Methods for Classification Methods and Their Applications to Biometric Recognition. Knowledge-Based Systems,2016.

Yin J, Wei L, Song M, Zeng WM. Optimized Projection for Collaborative Representation based Classification and Its Applications to Face Recognition. Pattern Recognition Letters, 2016.

Kong W, Mou XY, Zhang N, Li SS, Yang Y, The construction of common and specific significance sub-networks of Alzheimer’s disease from multiple brain regions, BioMed Research International, 2015.

Chen L, Chu C, Kong XY, Huang T, Cai YD, Discovery of new candidate genes related to brain development using protein interaction information, PLoS ONE, 2015.

Song M, Shinomori K, Qian Q, Yin J, Zeng WM. The Change of Expression Configuration Affects Identity-Dependent Expression Aftereffect but Not Identity-Independent Expression Aftereffect,Front Psychol., 2015.

Shi YH, Zeng WM, Wang NZ, Chen DTL. A novel fMRI group data analysis method based on data-driven reference extracting from group subjects, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2015.

Tang XY, Zeng WM,  Wang NZ, Yang JJ. An Adaptive RV Measure Based Fuzzy Weighting Subspace Clustering (ARV-FWSC) for fMRI Data Analysis, Biomedical Signal Processing and Control, 2015.

Shi YC, Zeng WM, Wang NZ, Wang SJ, Huang ZJ. Early warning for human mental sub-health based on fMRI data analysis: an example from a seafarers’ resting-data study, Frontiers in Psychology, 2015.

Wang NZ, Zeng WM, Chen DTL, Yin J, Chen L. A Novel Brain Networks Enhancement Model(BNEM) for BOLD fMRI Data Analysis with Highly Spatial Reproducibility, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2015.

Wang NZ, Zeng WM, Shi YC, Ren TL, Jing YS, Yin J, Yang JJ. WASICA: An effective wavelet-shrinkage based ICA model for brain fMRI data analysis, Journal of Neuroscience Methods, 2015.

Jing YS,  Zeng WM, Wang NZ, Ren TL, Shi YC, Yin J, Xu Q. GPU-based parallel group ICA for functional magnetic resonance data, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2015.

五、主要奖项

曾卫明教授指导的研究生王倪传同学获得了2014年上海市硕士学位论文优秀成果奖

曾卫明教授指导的研究生景艳山同学获得了2016年上海市硕士学位论文优秀成果奖

夏斌副教授指导的李唯杰、郑加悦、刘开余同学获得了2014微软第二届“体感世界杯”创新应用开发全国大赛三等奖。

 

 

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