第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总
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今天分一些国内从事脑机接口领域研究的专家教授，主要是为了方便报考该领域的硕博士生了解。
第一期分享了5位从事脑机接口领域的专家教授(排名不分先后)，部分专家教授网上信息不足，故介绍的不够完整，请谅解！欢迎群友在讨论群里补充不足的信息。后续还会分享从事脑机接口领域研究的专家教授，欢迎社区群友在讨论群里分享！
研究重点是脑机接口技术、神经信号检测和处理的理论和方法，并基于此技术研究生物神经系统信息相关的脑功能分析方法。涉及的信号包括宏观层次记录到的皮层电位及头皮脑电信号，和在微观层次上记录到的神经元放电信号及其形成的局部场电位的处理。
关键字
神经工程, 神经康复, 脑-机接口, 计算神经科学, 视听觉认知，运动神经康复
代表性论文
1.M Cheng; Xiaorong Gao; S Gao*; D Xu, Design and implementation of a brain-computer interface with high transfer rates, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol.49 No.10, p1181 – 1186, 2002
2.Xiaorong Gao*, Dingfeng Xu, Ming Cheng, Shangkai Gao, A BCI-based environmental controller for the motion-disabled. IEEE Transaction on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 11, No.2, p137-140, 2003 (Special issue on Brain-Computer Interfaces)
3.Guangyu Bin, Xiaorong Gao*, Wang Y., Hong B. and Gao S.. VEP Based Brain-Computer Interfaces: Time，Frequency and Code Modulations. IEEE Computational Intelligence Magazine, 4: 22–26, 2009
更多信息
http://www.med.tsinghua.edu.cn/Person?method=102&perId=55
信息来源于网络
脑科学（脑机交互与脑机智能）、神经工程与康复、智能医疗与机器人等
部分主持项目
主持设计了空间站在轨脑-机交互技术试验系统用于2016年“天宫二号”和“神舟十一号”载人飞行任务，成功完成国际首次脑-机交互空间适应性测试。主持研发了具有完全自主知识产权的全球首款BCI专用芯片“脑语者”，有望为BCI技术走向民用化、便携化、可穿戴化及简单易用化开辟道路。
更多信息
http://amt.tju.edu.cn/portal/teachers/getperson/id/40/sId/2/bId/2.html
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脑机接口、康复机器人、状态监测和故障诊断、数控机床动态检测
部分主持项目
主持国家自然科学基金重大研究计划项目“基于视听觉诱导运动神经通道重建的脑控康复机器人关键技术研究及系统集成验证”，重点研究中风康复的脑机主被动协同康复机理；
主持国家863主题项目“智能仿生机器人技术研究与开发”，重点研究脑控中风康复机器人；
更多信息
http://gr.xjtu.edu.cn/web/xugh
信息来源于网络
脑机接口、脑控机器人与车辆、智能人机交互与控制
部分主持项目
国家自然基金面上项目"多任务模式下基于脑电信号的上肢运动意图解析与人机协同"，负责人
国家自然基金面上项目"脑控载人移动机器人的脑控机理与关键技术研究"
国家自然基金面上项目“脑－控车辆的脑－机交互和控制方法研究”
代表性论文
1. L. Bi*, Y. Lu, X. Fan, J. Lian, and Y. Liu, "Queuing Network Modeling of Driver EEG Signals-Based Steering Control," IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 25, no. 8, pp. 1117-1124, 2017.（SCI影响因子：3.972）
2. T. Teng, L. Bi*, and Y. Liu, "EEG-Based Detection of Driver Emergency Braking Intention for Brain-controlled Vehicles," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 6, pp. 1766 – 1773, 2018. （SCI影响因子：4.051）
3. Y. Lu, L. Bi*, J. Lian, and H. Li, “Mathematical Modeling of EEG Signals-Based Brain-Control Behavior,” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 26, no. 8, pp. 1535-1543, 2018. （SCI影响因子：3.972）
更多信息
http://me.bit.edu.cn/szdw/jsml/zzgcx/jdxtyzbyjs/bssds16/153019.htm
信息来源于网络
脑机接口技术及应用；外骨骼机器人应用与设计，智能机器人控制，机器学习与模式识别，脑认知信息解析（EEG, ECOG）
主要研究领域
科学研究方面：研究昏迷病人的信息获取技术和基于植入式信息的脑认知解析方法;
工程应用研究方面：研究基于脑机接口技术的脑卒中病人的新型康复技术，肌萎缩侧索硬化病人的辅助技术设计和模式识别与机器学习在生物信号识别中的应用；
技术应用方面：涉及外骨骼机器人开发与应用，智能机器人的交互技术，人机交互系统设计和硬件开发。
代表性论文
1.Jing Jin*, Hanhan Zhang, Daly Ian, Xingyu Wang, Andrzej Cichocki，An improved P300 pattern in BCI to catch user's attention, Journal of Neural Engineering, 2017.https://doi.org/10.1088/1741-2552/aa6213. (EI, SCI, IF:3.493)
2.Jing Jin*, Ian Daly, Yu Zhang, Xingyu Wang, Andrzej Cichocki. An optimized ERP brain–computer interface based on facial expression changes. Journal of Neural Engineering, 2014; 11(3): 036004. (EI, SCI, IF:3.493)
3.Jing Jin*, Brendan Z Allison, Eric W Sellers, Clemens Brunner, Petar Horki, Xingyu Wang, Christa Neuper. Adaptive P300 based control system. Journal of Neural Engineering, 2011; 8(3):036006. (EI, SCI, IF:3.493)
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http://cise.ecust.edu.cn/2016/1020/c7783a56787/page.htm
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