联系我们
陈勋
文章来源:本站原创
发布时间:2021-05-23 15:06:28
文章作者:本站编辑
导师介绍
姓名 | 陈勋 | |
工作单位 | 中国科学技术大学先进技术研究院/中国科学技术大学信息学院 | |
学位/职称 | 博士/教授 | |
办公室电话 | 0551-63602140 | |
xunchen@ustc.edu.cn; | ||
教育背景 | 2005.9 - 2009.7 中国科学技术大学电子科学与技术系 学士 2009.9 - 2014.1 不列颠哥伦比亚大学生物医学工程专业 博士 | |
研究方向 | 医学人工智能,人机交互,移动健康监护。 | |
任职经历 | 2014.1-2014.10 不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系 博士后 2014.11-2018.4 合肥工业大学生物医学工程系 教授、博导 2018.5-至今 中国科学技术大学信息科学技术学院 教授、博导、6系执行主任 | |
主持、参与项目 | 国家重点研发计划课题,“面向移动终端的高效率多通道信息输入和内容编辑", 2018YFB1005001,2018.8-2021.7,负责人; 国家优秀青年科学基金,“神经生理信号处理与分析”,61922075,2020.1-2022.12,负责人; “多模态神经生理信息融合的情绪感知”,1816312ZT00103301,2018.10-2020.12,负责人; 中国科协“青年人才托举工程”, 2017.1-2019.12,负责人; 国家自然科学基金面上项目,“基于视频的非接触式生理参数监测关键技术研究”,81571760,2016.01-2019.12,负责人; 国家自然科学基金青年基金,“脑电信号中肌电噪声去除的新探索”,61501164,2016.01-2018.12,负责人; | |
个人获奖 | 先后获得国家优青、中国科协“青年人才托举工程”、教育部“王宽诚教育基金”、国家优秀留学生奖等学术奖励或荣誉称号。担任中国生物医学工程学会理事,IEEE Senior Member,国际权威期刊IEEE Signal Processing Letters、Signal Processing-Image Communication、Frontiers in Neuroscience等编委 | |
代表性论著 | Xun Chen, Q. Liu, W. Tao, L. Li, S. Lee, A. Liu, Q. Chen, J. Cheng, M. McKeown, Z. J. Wang, “ReMAE: A User-friendly Toolbox for Removing Muscle Artifacts from EEG,” IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, vol. 69, no. 5, pp. 2105-2119, 2020. K. Wang, Xun Chen*, L. Wu, X. Zhang, X. Chen, Z. Jane Wang, “High-density Surface EMG Denoising using Independent Vector Analysis,” IEEE Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering, to appear, 2020. DOI:10.1109/TNSRE.2020.2987709 J. Zhang, Xun Chen*, A. Liu, X. Chen, X. Zhang, M. Gao, “ECG-based Multi-Class Arrhythmia Detection Using Spatio-Temporal Attention-based Convolutional Recurrent Neural Network,” Artificial Intelligence in Medicine, to appear, 2020. S. Lee, M. McKeown, Z. J. Wang, Xun Chen*, “Removal of High-Voltage Brain Stimulation Artifacts from Simultaneous EEG Recordings,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 1, pp. 50-60, Jan. 2019. Y. Liu, Xun Chen*, R. Ward, Z. J. Wang, “Medical Image Fusion via Convolutional Sparsity based Morphological Component Analysis,” IEEE Signal Processing Letters, vol. 26, no. 3, pp. 485-489, 2019. |