李洁教师主页

个人简介 Personal Profile 李洁，博士，副教授。2010年毕业于上海交通大学计算机科学与工程系脑认知与智能计算实验室，获得计算机软件与理论专业工学博士学位。同年进入同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系任教，历任讲师、副教授。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：脑信号处理、脑计算机接口、机器学习与认知计算理论。主持及参与完成过多个脑机接口、神经康复相关的国家自然科学基金、上海市自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项基金等科研项目。在脑电信号处理及脑机接口领域发表SCI论文60余篇，包括IEEE Transactions on Neural Systems and RehabilitationEngineering , International Journal of Neural Systems等一区期刊。此外，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，设计完成了多项基于脑机接口的康复应用系统。 研究方向Research Directions 脑机接口,多模态生理信号分析,智能康复 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 团队照片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团队在类脑感知算法研究方面，模拟大脑对运动意图的多模态感知、运动感觉的多级加强、运动记忆的自适应迁移等功能，研发基于类脑感知的深度神经网络算法，实现受试者间的少样本学习，减少了脑机接口的校准时间，提高系统识别精度。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团队在设计实现了一套完整的多模式脑机接口平台，在国家自然科学基金委员会主办的首届“中国脑－机接口比赛”中就获得过第一名的好成绩；建立了在虚拟现实场景下基于视觉反馈的BCI系统、在增强现实场景下基于触觉视觉反馈运动想象BCI系统、BCI手功能康复训练系统等。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）NeuroScan ESI 128导高精度脑电信号采集与分析系统（3） NIRSport便携式近红外光谱（NIRS）采集分析系统（4）GE MR750 / 3.0 T核磁共振仪（5）GTEC脑电采集与开发系统（6）增强现实/虚拟现实感知设备HoloLens， Oculus Rift（7）经颅直流电刺激仪TDCS（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。 科研项目 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，负责人）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，负责人）基于机器学习的国际大洋钻科学探数据挖掘（中央高校基本科研业务费专项资金，学科交叉联合攻关首批示范项目，2021.08-2023.07，负责人）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，负责人）基于自发脑电和诱发脑电结合的脑机接口研究，（同济大学青年优秀人才培养行动计划， 2012.01-2013.06，负责人）基于类脑运动学习的序贯式脑机接口研究及手功能康复应用（中央高校基本科研业务费专项资金，学科交叉联合攻关首批示范项目，2021.08-2022.07，主要参与人）多模ADHD核磁影像大数据深度判别和认知机理分析（国家自然科学基金面上项目，2018．09 -2021.12，主要参与人）人机共融模式康复机器人关键技术研究（上海市自然科学基金与基础重大重点研究项目，2016.0 7-2019.06，主要参与人） 脑计算机接口技术在脑卒中患者腕关节运动障碍的影响和作用机制研究（上海市科技人才计划，2016．06 -2019.05，与华山医院合作，主要参与人）噪声环境下粒子群的个体学习与群体智能（国家自然科学基金面上项目，2016．09 -2019.12，主要参与人）基于动作链及镜像神经系统的人类动作行为理解的认知计算研究（国家自然科学基金面上项目，2012.01-201512，主要参与人）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，主要参与人） 研究成果 Dawei Cheng, Zhibin Niu, Jie li *（通信）.and Changjun Jiang, Regulating systemic crises: Stemming the contagion risk in networked-loans through deep graph learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 2022. （JCR一区，人工智能1区， SCI, IF6.977）Yuxuan Wei, Jie li *（共同通信）, Hongfei Ji, Lingjing Jin, Lingyu Liu, Zhongfei Bai, and Chen Ye, A Semi-Supervised Progressive Learning for EEG and EMG Classification in hybrid BCI System，IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2022 （JCR一区，康复医学1区，SCI, IF 4.528）Lili Duan, Hongfei Ji, Jie li *（共同通信）, Lingjing Jin, Lingyu Liu, Chen Ye, and Zhongfei Bai, Meta-Learning for EEG Classification in Motor Imagery-Based BCI System， Computational Intelligence and Neuroscience，2022（SCI, IF 3.120）Yi-Qian Hu#, Tian-Hao Gao#, Jie li #共同第一),  Jia-Chao Tao, Yu-Long Bai， Rong-Rong Lu ; Motor Imagery-Based Brain-Computer Interface Combined with Multimodal Feedback to Promote Upper Limb Motor Function after Stroke: A Preliminary Study, Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine, 2021(SCI) Yuqing Wang, Zhiqiang Yang, Hongfei Ji, Jie li *（共同通信） , Lingyu Liu* and Jie Zhuang*. Cross-Modal Transfer Learning from EEG to fNIRS for Classification Task in BCI System， Frontiers in Psychology，2022.（SSCI, IF 2.130）Yixuan Liu, Jie li *（共同通信）, Hongfei Ji and Jie Zhuang ,Comparisons of Glutamate in the Brains of Alheimer‘s Disease Mice under CEST Imaging based on Machine Learning Analysis ， Frontiers in Neuroscience, 2022.（SCI, IF 4.677）Xuan Wang; Mingze Mao; Jiayi Zhao; Zhiqiang Yan; Jie Li*（共同通信）.; Hongfei Ji*; Jie Zhuang*; Maozhen Li;Neural Substrates of the Morphological Structure of Chinese Words[J], Hindawi Mathematical Problems in Engineering, 2021. (SCI)Li Li Duan, Jie li（共同通信）, hongfei ji, Zero-Shot Learning for EEG Classification in Motor Imagery-Based BCI System, in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, doi: 10.1109/TNSRE.2020. 3027004. 2020 （JCR一区，康复医学1区，SCI, IF 4.528）Xuanci Zheng, Jie li（共同通信）, hongfei ji, Task Transfer Learning for EEG Classification in Motor Imagery based BCI System，Computational and Mathematical Methods in Medicine ，2020(SCI,影响因子 1.215) Rong-Rong Lu#, MouXiong zheng#, Jie Li#（共同第一）, Tianhang Gao, XuYun Hua, Gang Liu, SongHua Huang,JiangGuang Xu, Yi Wu. Motor imagery based brain-computer interface control of continuous passive motion for wrist extension recovery in chronic stroke patients[J], Neuroscience Letters, 2020. (SCI)Zijian wang, Liu Fei ,Yaoru Sun, Jie Li(共同通信). The role of the precuneus and posterior cingulate cortex in the neural routes to action[J]. Computer Assisted Surgery, 2019:1-8. (SCI)Daming Wang, Yaoru Sun, Fang Wang, Jie Li(共同通信), Modelling Oscillatory Phase and Phase Synchronization With Neuronal   Excitation and Input Strength in Cortical Network,IEEE Access, 2018(SCI，共同通信)Haibo Shi,  Yaoru  Sun, Jie Li(通信),Dynamical Motor Control Learned with Deep Deterministic Policy Gradient, Computational Intelligence and Neuroscience，2018(SCI, 影响因子  1.215)Hongfei Ji, Jie Li(通信), Rongrong Lu, Rong Gu, Lei Cao, Xiaoliang Gong,EEG Classification for Hybrid Brain Computer Interface using A Tensor-based Multi-class Multi-modal Analysis Scheme，Computational Intelligence and Neuroscience，2016(SCI) Jie li, hongfei ji, lei cao, Evaluation and application a hybrid brain computer interface for real wheelchair parallel control with multi-degree freedom, International Journal of Neural Systems , 24(4) 2014. (一区论文，SCI，影响因子 6.085)Jie Li and Liqing Zhang, Regularized Tensor Discriminant Analysis for Single Trial EEG Classification in BCI, Pattern Recognition Letters, 2010 (SCI, 影响因子 1.586).Jie Li, Liqing Zhang, Dacheng Tao, Han Sun and Qibin Zhao, “A Prior Neurophysiologic Knowledge Free Tensor-based Scheme for Single Trial EEG Classification”. IEEE in Transactions on Neural Systems & Rehabilitation Engineering, 2009 （JCR一区，康复医学1区，SCI, IF 4.528） 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