陳勛(中國科學技術大學教授)

陳勛，男，博士，中國科學技術大學教授、博士生導師，中國科學技術大學電子工程與信息科學系執行主任。曾獲2022阿里巴巴達摩院青橙獎、國家優秀青年科學基金、中國科協“青年人才托舉工程”、 中國電子學會優秀科技工作者、中國儀器儀表學會金國藩青年學子獎、中國生物醫學工程學會優秀青年論文獎、國家優秀留學生獎等。

基本介紹

• 中文名：陳勛
• 畢業院校：加拿大不列顛哥倫比亞大學、中國科學技術大學
• 學位/學歷：博士
• 專業方向：醫學人工智慧
• 職務：副院長
• 任職院校：中國科學技術大學
• 職稱：中國科學技術大學教授

人物經歷

2009年6月在中國科學技術大學電子科學與技術系獲得學士學位；

2014年1月在加拿大不列顛哥倫比亞大學電氣與計算機工程系獲得博士學位，隨後在不列顛哥倫比亞大學做博士後研究員。

2014年10月至2018年4月為合肥工業大學生物醫學工程系教授、博導、系主任。

2018年5月至今為中國科學技術大學信息科學技術學院教授、博導。

科研項目

1. 國家重點研發計畫，非侵入神經生理信號高精度採集與計算晶片關鍵技術研究及套用, 2021.12-2024.11，課題負責人；
2. 中科院穩定支持基礎研究領域青年團隊計畫，先進光學多模態融合成像，2023.01-2027.12，科大負責人；
3. 國家自然科學基金面上項目，面向癲癇預測的深度學習模型可解釋性與泛化性研究，2023.1-2026.12，負責人；
4. 國家優秀青年科學基金，神經生理信號處理與分析，2020.1-2022.12，負責人；
5. 國家重點研發計畫，面向移動終端的高效率多通道信息輸入和內容編輯, 2018.8-2021.7，課題負責人；
6. 中國科協青年人才托舉工程， 2017.1-2019.12，負責人；
7. 國家自然科學基金面上項目，基於視頻的非接觸式生理參數監測關鍵技術研究，2016.01-2019.12，負責人；
8. 國家自然科學基金青年基金，腦電信號中肌電噪聲去除的新探索，2016.01-2018.12，負責人

科研成果

承擔科技部、基金委、中科院等項目/課題，在IEEE SPM/TIM/TNSRE/TBME等國際權威期刊上發表論文150餘篇，包括7篇ESI高被引論文，獲IEEE儀器測量學會最佳論文獎、英國物理學會中國高被引論文獎和Elsevier高被引研究獎。

社會兼職

擔任中國生物醫學工程學會理事、青年工作委員會副主委、獎勵工作委員會委員，IEEE Senior Member，IEEE信號與系統測量/醫學與生物測量技術委員會委員，國際權威期刊IEEE TIM、IEEE SPL、IEEE OJSP、Signal Process. Image Commun.、J. Neurosci. Methods、Front. Neurosci.等編委。

獲得榮譽

阿里巴巴達摩院青橙獎、國家優青、中國科協“青年人才托舉工程”、 中國電子學會優秀科技工作者、中國儀器儀表學會金國藩青年學子獎、中國生物醫學工程學會優秀青年論文獎、國家優秀留學生獎等。

研究方向

1、醫學人工智慧

2、人機互動

3、移動健康監護

論文專著

(1) Video-based Heart Rate Measurement: Recent Advances and Future Prospects - IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement - 2019 -

(2) Removal of High-Voltage Brain Stimulation Artifacts from Simultaneous EEG Recordings - IEEE Transactions on Biomedical Engineering - 2019 -

(3) The Use of Multivariate EMD and CCA for Denoising Muscle Artifacts from Few-Channel EEG Recordings - IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement - 2018 -

(4) Illumination Variation-Resistant Video-Based Heart Rate Measurement Using Joint Blind Source Separation and Ensemble Empirical Mode Decomposition - IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics - 2017 -

(5) Joint Blind Source Separation for Neurophysiological Data Analysis: Multiset and multimodal methods - IEEE Signal Processing Magazine - 2016 -

(6) Independent Vector Analysis Applied to Remove Muscle Artifacts in EEG Data - IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement - 2017 -

(7) A Combined Static and Dynamic Model for Resting State fMRI Brain Connectivity Networks - IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing - 2016 -

(8) A Sticky Weighted Regression Model for Time-Varying Resting State Brain Connectivity Estimation - IEEE Transactions on Biomedical Engineering - 2015 -

(9) A Three-Step Multimodal Analysis Framework for Modeling Corticomuscular Activity With Application to Parkinson’s Disease - IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics - 2014 -

(10) An EEMD-IVA Framework for Concurrent Multidimensional EEG and Unidimensional Kinematic Data Analysis - IEEE Transactions on Biomedical Engineering - 2014 -