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郭浩
 
发布时间:2017-05-18 14:34:03 作者:admin 点击数:

姓名

郭浩

性别

 

 

学历

研究生

学位

工学博士

 

出生年月

1981-08

政治面貌

党员

 

职称

副教授

职务

 

硕导

博导

邮箱

feiyu_guo@sina.com

工作单位

计工系

研究方向

智能信息处理、大数据、脑信息学、智慧医疗

学习经历工作经历

12004.8 - 2009.8,太原理工大学,理学院,助教

22009.9 - 至今,太原理工大学,计算机科学与技术学院,讲师,副教授

32015.8 - 至今,中国科学院,自动化研究所,博士后

主讲课程

计算机基础、计算机导论、C语言程序设计基础

科研项目及成果

[1]. 国家自然科学基金项目青年基金项目,61402318,基于解剖距离及节点相似度的多尺度脑功能网络建模方法研究, 2015.1-2017.1227万,在研,主持。

[2]. 国家自然科学基金项目面上项目,61373101,多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究, 2014.1-2017.1275万,在研,第三负责人。

[3]. 太原理工大学青年团队启动基金项目,2013T047,基于静态功能磁共振的脑网络构建及抑郁症异常指标分析, 2013.6-2015.61.5万,在研,主持。

[4]. 山西省科技厅应用基础研究项目青年面上项目,201601D021073,基于局部信息的抑郁症静息态功能脑网络仿真建模方法研究,2016.6-2018.123万,在研,主持

[5]. 山西省教育厅高等学校科技创新研究项目,2016139,链路预测方法在静息态功能脑网络仿真建模中的应用,2016.6-2018.62万,在研,主持。

[6]. 山西省教育厅高等学校科技创新项目,20121003,多模态脑网络拓扑属性分析方法研究,2012.6-2014.63万,已结题,主持。

[7]. 太原理工大学青年科学基金项目,2012L014,抑郁症静息态功能脑网络拓扑属性差异分析研究,2012.6-2014.61.5万,已结题,主持。

[8]. 国家自然科学基金项目面上项目,61170136,抑郁症fMRI数据分析方法及辅助诊断治疗模型研究,2012.1-2015.1258万,在研,第三负责人。

[9]. 教育部高等学校博士学科点专项科研基金课题,20131402110006,多模态脑功能复杂网络分析方法及应用研究,2014.1-2016.1212万,在研,第三负责人。

[10].          山西省科技厅工业科技攻关计划项目,20140321002-01,基于脑网络抑郁症辅助诊断系统的研究与应用,2014.1-2016.1215万,在研,第四负责人。

论文、著作、专利

论文

[1]. Guo, Hao; Cao, Xiaohua; Liu, Zhifen; Li, Haifang; Chen, Junjie; Zhang, Kerang. Machine learning classifier using abnormal brain network topological metrics in major depressive disorder. Neuroreport. 2012.23(17):1006-1011. (Index By SCI, IF=1.644)

[2]. Guo, H., et al., Resting-state functional connectivity abnormalities in first-onset unmedicated depression. Neural Regen Res. 2014;9(01):153-163. (Index by SCI, IF=0.234)

[3]. Xiang Jie, Guo Hao, Cao Rui, Liang Hong, Chen Junjie. An abnormal resting-state functional brain network indicates progression towards Alzhemer’s disease. Neral Regen Res. 2013, 8(30):2789-2799. (Index by SCI, IF=0.234)

[4]. Liu,ZF, Guo H, et al. A Combined Study of GSK3β polymorphisms and brain network topological metrics in major depressive disorder. Psychiatry Research: Neuroimaging. 2014 (Index by SCI, IF=2.831)

[5]. Yang Y, Guo H, Tian T, et al. Link prediction in brain networks based on a hierarchical random graph model[J]. Tsinghua Science and Technology, 2015, 20(3): 306-315.(Index by SCI, , IF=1.063)

[6]. Cheng C, Chen J, Cao X, Guo H*. Comparison of local information indices applied in resting state functional brain network connectivity prediction[J]. Frontiers in Neuroscience, 2016, 10. (Index by SCI, IF=3.398,二区)

[7]. Chen D W, Han N, Chen J J, Guo H*. Novel Algorithm for Measuring the Complexity of Electroencephalographic Signals in Emotion Recognition[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2017, 7(1): 203-210. (Index by SCI, IF=0.877)

发明专利

[1]. 基于脑网络模块结构特征的功能磁共振影像数据分类方法,已授权(授权号:CN103886328B),第二发明人;

[2]. 基于最小生成树的多模态磁共振影像数据分类方法,已受理(申请号:201610950798.5),第一发明人;

[3]. 基于多尺度脑网络特征的功能磁共振影像数据分类方法,已受理(申请号201610687766.0),第一发明人;

[4]. 基于高阶超网络的静息态功能磁共振影像数据分类方法,已受理(申请号:201611251416.6),第一发明人;

[5]. 一种基于随机分块模型的脑结构网络连接优化方法,已受理(申请号:201610592788.9),第一发明人。

软件著作权

[1]. 基于自然语言的情感语义图像检索系统(登记号:2012SR122949);

[2]. 功能脑网络构建分析辅助平台(登记号:2013SR095793)。

学术兼职

中国计算机协会会员,ACM会员,中国计算机学会青年计算机科技论坛太原分论坛委员,山西省专家学者协会理事,中国科学院自动化研究所博士后,教育部学位中心通讯评议专家

个人荣誉

ACM 2015中国新星奖

 
 
 
 
 
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