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马力

发布时间:2019-05-16

  

  马力,男,博士,IEEE学会会员,入选省部级人才计划。国家公派美国UCLA联合培养博士,美国密歇根大学博士后。攻读学位期间曾分别前往台湾元智大学、台湾大学进行学术访学交流,具有丰富的国际视野。主要从事嵌入式装置设备研发、信号处理、类脑自然智能、人机协作交互研究方向。主持湖北省自然科学基金、中央高校基础专项课题、教研项目等课题,作为核心成员参与了包括国家重点研发、自然科学基金面上、湖北省国际科技合作以及美国NIH、美国能源局DoA、台湾科技部中山科学院等科研项目。在IEEE Trans、Anesthesiology、IJHCI、JNE等国际高水平SCI权威期刊和顶级会议EMBC等上发表高水平论20余篇,获得授权国家专利7项,其中发明专利5项,同时申请发明专利实审3项,担任IEEE、IJHCI、EMBC SPC评委会委员,IEEE TNNLS/TBE等权威期刊审稿人。

  欢迎有兴趣从事脑智能、脑状态临床分析与人体生理信号感知处理的学子报考课题组研究生,优秀者将推荐至合作的国内外顶尖名校团队进行深造。 

  基本信息 

  姓名:马力                                        

  性别:男 

  出生年月:1989.08                                  

  籍贯:湖北襄阳                                        

  邮箱:excellentmary@whut.edu.cnexcellentmary126@gmail.com 

  地址:湖北武汉珞狮路122号,430070(威尼斯vns08866登录) 

  教育背景 

  2012.09——2019.01威尼斯游戏官网,信息与通信工程,工学博士(直博) 

  2016.09——2018.09加州大学洛杉矶分校ucla,生物医学,国家公派联合培养博士 

  2015.09——2016.08元智大学(台大医学院),机械工程(麻醉科),合作培养博士 

  2008.09——2012.06威尼斯游戏官网,通信工程(试点班),工学学士                       

  学术经历 

  威尼斯游戏官网电信与通信专业2019.01-至今讲师 

  美国密歇根大学电子与计算机系2019.10-2020.10博士后研究员 

  研究领域 

  信息传感、网络系统架构的技术和应用 

  医疗健康机器人信号处理与驱动控制方法的研究 

  医工交叉临床麻醉、癫痫等脑部状态分析评估建模 

  机器学习与脑自然智能算法的研究 

  物联网与汽车智能辅助驾驶 

  主要科研经历 

  湖北省自然科学基金:基于全麻状态下脑网络时空演变规律的意识波动机理研究,2022-2024年(主持)。 

  国家重点实验室开放课题:基于可穿戴式柔性触觉传感织物的步态行为智能分析方法研究2022-2024年(主持)。 

  企业横向:北斗应急救援系统项目,2022-2023年(主持)。 

  国家自然科学基金面上项目:助行可重构柔性踝足外骨骼机器人及其人机协调控制研究,2021-2024年(参与)。 

  国家自然科学基金青年项目:基于群体行为模式画像的重性精神障碍患者危险意图分析方法研究,2021-2023 (参与)。 

  2020.03-2020.10, ML-ACCEPT: Machine-Learning-enhanced Automated Circuit Configuration and Evaluation of Power Converters. (Department of Energy, DoE) (参与) 。 

  2019.10-2020.05. In-vehicle senior people with mild cognitive impairment driving performance evaluation in real world scenario.  (UM-Toyota Research Institute) (参与)。 

  US NIH funded research UCLA生物医学系与里根医学院合作研究:Network perturbations: specificity of general anaesthetic actions on interneuron subpopulations,2016.09 ~ 2018.09,(参与)。 

  台湾经济部暨中山科学院项目:监测仪经由临床试验及医师standard整合分析与调整之研究,2015.09 ~ 2016.08(参与)。 

  代表性研究成果 

  期刊论文: 

[1]Chen, K., Liu, Z., Liu, Q., Ai, Q., & Ma, L*. (2022). EEG-based mental fatigue detection using linear prediction cepstral coefficients and Riemann spatial covariance matrix. Journal of Neural Engineering. 19(6). 

[2]Ai, Q., Zhao. M, Zhao, X., Ma, L*., Liu, Q., & Chen, K. (2022). Flexible Coding Scheme for Assistive Robot Efficient Control Driven Brain Motor Imagery based on Deep Learning. Journal of Neural Engineering 19(5), 056008. 

[3]K Chen, Xie TL., Ma, L*., Ai, Q.S. & Liu Q. (2022). A Two-stream Graph Convolutional Networks with Brain Connectivity Networks for Anesthetized States Detections. IEEE Transactions on Neural System and Rehabilitation Engineering. 30, 2077-2087. 

[4]Zhao, X., Liu, D., Ma, L*., Liu, Q., Chen, K., Xie, S. & Ai, Q., (2021). Deep CNN model based on serial-parallel structure optimization for four-class motor imagery EEG classification. Biomedical Signal Processing and Control, 72, p.103338. 

[5]Xie, T., Chen, K., Ma, L*., Ai, Q., Liu, Q., & Hudson, A. E. (2021, November). Brain Connectivity Analysis in Anesthetized and Awake States: an ECoG Study in Monkeys. In 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC) (pp. 117-120). IEEE. 

[6]Liu, Q., Zheng, W., Chen, K., Ma, L., & Ai, Q. (2021). Online detection of class-imbalanced error-related potentials evoked by motor imagery. Journal of Neural Engineering, 18(4), 046032.  

[7]Ma, L., Liu, W.T., & Hudson, A, E. (2019). Propofol anesthesia increases long-range corticocortial interaction within the oculomotor system in macaque monkeys. Anesthesiology, 130.4 (2019): 560-571. 

[8]Liu, Q., Ma, L., Fan, S. Z., Abbod, M., Lu, C. W., Jen, K. K., ... & Shieh, J. S. (2018). Design and Evaluation of a Real Time Physiological Signals Acquisition System Implemented in Multi-Operating Rooms for Anesthesia. J Med Syst, 42:148. 

专利: 

[1]刘泉; 蔡旻成; 马力; 陈昆;发明专利:一种基于神经元复杂动力学的脉冲神经类脑智能分类方法。  

[2]马力; 陈昆; 刘泉; 艾青松等; 发明专利:基于胶囊神经网络的脑启发式自动驾驶辅助系统及方法 。 

[3]陈昆; 魏欣; 马力; 刘泉; 艾青松;发明专利:一种基于脑电溯源和偶极子选择的运动想象分类方法。 

[4]马力;刘泉;艾青松;陈昆;发明专利:一种基于图卷积神经网络的麻醉深度监测方法及系统。 

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