季洪飞教师主页

个人简介 Personal Profile 季洪飞，博士，副教授。现任人工智能教研室主任。2005年毕业于同济大学模式识别与智能系统专业，获硕士学位。2015年毕业于同济大学计算机软件与理论专业，获工学博士学位。2013至2014年，美国杜克大学脑成像研究中心访问学者。主要研究领域：脑机接口、机器学习、人工智能、脑与认知神经科学。­­­负责及参与完成的项目包括国家自然科学基金项目5项，上海市自然科学基金项目1项，以及其他省部级项目6项。获上海市科技进步奖一等奖1项、教育部科技进步奖一等奖1项。主讲的本科生课程有《形式语言与自动机》、《可计算理论》等。 研究方向Research Directions 认知与智能信息处理,脑机接口,人工智能,机器学习,脑与认知神经科学 2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。 团队展示 脑认知与智能系统实验室主要从事认知神经科学、人工智能、脑机接口方面的研究。基于功能磁共振、脑电、经颅磁刺激等先进技术，在运动控制、注意与意识、思维与决策、语言加工等领域，不断探索相关的关键脑区和神经通路，揭示大脑高级认知功能的加工机制。部分研究成果已成功应用于运动康复、注意力评估等实际应用场景。图1. 汉语语言的加工神经机制研究：不同结构的汉语词汇神经激活模式研究图2. 脑卒中患者在干预前后的运动想象和运动执行的激活模式研究图3. 基于图卷积神经网络的脑肌耦合分析算法图4. 基于半监督学习的渐进式脑肌融合分析算法图5. 首届中国脑－机接口比赛获第一名图6. 基于脑机接口的虚拟现实环境中的行走控制及基于脑机接口的轮椅控制图7. 基于触觉视觉反馈运动想象BCI康复训练系统在多模态脑机接口系统及医疗康复应用方面，团队建立基于多模态生理信号的脑机接口系统，同步采集、分析、协同解码脑电、肌电、心电、皮电等数据，实现对受试者的精神状态实时监测、主动运动意图识别，精细动作执行检测，可为脑卒中后大脑高级认知功能评估提供依据，及提供主动式的“中枢-外周-中枢”闭环康复训练模式，从而为患者的认知、运动等功能的康复提供新平台。图8. 基于多模态生理信号的注意力评估监测 图9. 基于脑电、肌电的主动式康复训练系统 图10. 基于肌电的精细手部动作检测评估系统团队成员注重计算机与医学、心理学、神经康复学等交叉学科的密切合作，提高研究成果的学术价值和应用前景，与同济大学附属上海市养志康复医院（上海市阳光康复中心）合作，建立以康复疗效为导向的多项基于脑机接口的康复应用系统，并在脑卒中患者人群中推广试用。图11. 多模态脑机接口系统在脑卒中患者中试用脑认知与智能系统实验室拥有脑电实验室、核磁共振实验室、虚拟现实情景感知实验室等多个实验环境，配备下列主要设备：（1）  64导BrainProduct脑电信号采集与分析系统（2套）（2）  NeuroScan ESI 128导高精度脑电信号采集与分析系统（2套）（3）  NIRSport便携式近红外光谱（NIRS）采集分析系统（2套，可与脑电同步采集分析）（4）  GE MR750 / 3.0 T核磁共振仪（1套，可采集fMRI、DTI数据）图12. 核磁共振实验室（5）  GTEC脑电采集与开发系统（1套）（6）  增强现实/虚拟现实感知设备HoloLens（1套）， Oculus Rift（2套）（7）  经颅直流电刺激仪TDCS（2套）（8）  虚拟现实情景感知实验室（集成四维视频呈现系统，可模拟现实情境，并配备了无线脑电设备、人脸表情分析系统、多通道生理信号采集系统、近红外采集系统等多信号采集设备，可同步采集分析受试者在虚拟现实场景中的心理生理动态情况）另外，实验室还拥有仿人机械手、UR10机械臂、康复手套、眼动仪、眼控仪、智能轮椅系统等专业设备。 项目情况 双通道多模式脑机交互机理研究（上海市自然科学基金项目, 面上项目, 17ZR1431600 , 2017/05-2020/04）多模式融合的脑机接口的机理与方法研究（国家自然科学基金青年科学基金，2012.01-2014.12）基于增强现实的脑机接口智能感知新技术研究（上海市自然科学基金探索项目，18ZR1442700， 2018-06-2021-05）视听觉协同感知的多粒度脑机接口关键技术研究（中央高校基本科研业务费专项资金，基础研究人才培养计划，2012.01-2013.12）面向交通安全的驾驶员警觉度智能感知系统及关键技术研究（上海市科技攻关计划重点项目， 2009．01 -2011.12） 科研项目 双通道多模式脑机交互机理研究（上海市自然科学基金项目, 面上项目, 17ZR1431600 , 2017/05-2020/04）多模式融合的脑机接口的机理与方法研究（国家自然科学基金青年科学基金，2012.01-2014.12）基于增强现实的脑机接口智能感知新技术研究（上海市自然科学基金探索项目，18ZR1442700， 2018-06-2021-05）视听觉协同感知的多粒度脑机接口关键技术研究（中央高校基本科研业务费专项资金，基础研究人才培养计划，2012.01-2013.12）面向交通安全的驾驶员警觉度智能感知系统及关键技术研究（上海市科技攻关计划重点项目， 2009．01 -2011.12） 研究成果 近期论文：(1)Ji, Hongfei; Li, Jie*; Lu,Rongrong; Gu, Rong; Cao,Lei; Gong, Xiaoliang;  EEG classification for hybrid brain-computerinterface using a tensor based multiclass multimodal analysis scheme, ComputationalIntelligence and Neuroscience, 2016, 2016: 1-15.(2)Lili Duan; Jie Li*; Hongfei Ji*; Zilong Pang; Xuanci Zheng;Rongrong Lu; Maozhen Li; Jie Zhuang; Zero-Shot Learning for EEG Classificationin Motor Imagery-Based BCI System, IEEE Transactions on Neural Systems and RehabilitationEngineering, 2020, 28(11): 2411.(3)Li, Jie; Ji, Hongfei*; Cao, Lei; Zang, Di; Gu, Rong; Xia,Bin; Wu, Qiang;  Evaluation and application of a hybrid braincomputer interface for real wheelchair parallel control with multi-degree of freedom,International Journal of Neural Systems, 2014, 24(4): 1-15.(4)Cao, Lei; Li, Jie; Ji, Hongfei; Jiang, Changjun*; A hybrid brain     computer interface system based on theneurophysiological protocol and brain-actuated switch for wheelchair control, Journal of Neuroscience Methods, 2014, 229: 33-43.(5)Xuanci Zheng; Jie Li*; Hongfei Ji* ; Lili Duan; Maozhen Li;Zilong Pang; Jie Zhuang; Lu Rongrong; Gao Tianhao; TaskTransfer Learning for EEG Classification in Motor ImageryBased BCI System, Computationaland Mathematical Methods in Medicine, 2020, 2020: 1-11.(6) LuboFu, Haoyang Li, Hongfei Ji∗ ,Jie Li∗ ;EEG-EMG ANALYSIS METHODIN HYBRID BRAIN COMPUTER INTERFACE FOR HAND REHABILITATION TRAINING, Computingand Informatics, Vol. 42, 2023, 1001–1021, V 2023-Jun-17.(7) LiH, Ji H, Yu J, Li J, Jin L, Liu L, Bai Z and Ye C (2023) A sequential learningmodel with GNN for EEG-EMG-based stroke rehabilitation BCI. Front. Neurosci. 17:1125230. 学生信息 当前位置：教师主页 > 学生信息 入学日期 所学专业 学号 学位 招生信息 当前位置：教师主页 > 招生信息 招生学院 招生专业 研究方向 招生人数 推免人数 考试方式 招生类别 招生年份