中国科学院自动化研究所机构知识库

模式识别，医学图像处理，脑与认知科学，脑-机接口，计算机图形学

1、脑-机接口
研发脑-机接口中多模神经信号获取新理论与新方法、并对脑-机接口中的神经信息进行解析，包括脑电的实时伪影抑制，节律波的提取与分析，基于fMRI的脑功能区定位及脑电活动时空模式分析，眼动与脑电数据的同步采集与联合分析，以及以上算法的在线实现，在此基础上实现基于虚拟现实的BCI实验平台和多模态脑-机接口原型系统及相应的软件平台。

2、基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究
为了探讨深度学习的理论基础，我们将利用深度神经网络来进行视觉信息编码和解码，希望由此找到深度学习的类脑生物基础，并揭示大脑视觉计算的机制。我们拟开展以下研究：（1）基于深度学习方法对自然场景图片进行表征，并考察每个表征层是否对应特定的脑功能区，揭示深度学习表征的类脑计算基础；（2）通过深度学习进行视觉信息的神经编解码，理解人类视觉信息加工的特征空间及在大脑中的组织规律，并利用大脑的编解码分析引导视觉信息处理的深度神经网络建模；（3）采用fMRI和EEG信号的深度学习作为神经约束，挖掘图像低层特征和高层特征之间的关系，引导视频图像的特征选择，将其应用在视频图像的分类、检索和重构上。

3、基于多模态影像的医学图像数据处理方法及其应用
结合多模态影像数据，研发基于深度学习、类脑智能的医学图像处理方法，包括图像的分割、配准、脑网络分析等，并结合临床信息综合分析，寻找与特定疾病相关的影像学参数，辅助医生早期发现、临床诊断和预后评估。目前感兴趣的疾病包括弱视、青光眼等。

何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师, 中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任、岗位教授，福建省“闽江学者”讲座教授，大连海事大学讲座教授，中科院脑科学与智能技术卓越中心团队成员。中国图象图形学会视觉大数据专委会常务委员，CCF计算机视觉专委会委员，IEEE高级会员, CCF高级会员。分别于1994年（本科），1997年（硕士）毕业于大连海事大学，1997-1999在大连海事大学任助教；2002年在中国科学院自动化研究获博士学位，同年留所工作。2003-2004在美国罗切斯特大学放射系做博士后研究，2008年1-3月，在加拿大滑铁卢大学做高级研究学者，2014.10-2015.4在美国北卡大学教堂山分校做访问教授。何晖光博士先后主持包括7项国家自然科学基金（包括1项国家自然基金重点项目, 1项国际合作重点）、2项863项目等多个重要项目。获得国家科技进步二等奖两项（分别排名第二、第三），北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖（排名第三），获中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院“卢嘉锡青年人才奖”， 中科院青年创新促进会优秀会员等奖项，其研究领域为脑科学、人工智能，医学影像处理，脑-机接口等， 其研究结果在IEEE TNNLS，IEEE TCYB，NeuroImage, Human Brain Mapping, Pattern Recognition, MICCAI等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章150余篇。