学术动态

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我的文章 Emotion Recognition From Full-Body Motion Using Multiscale Spatio-Temporal Network 已被IEEE Transactions on Affective Computing接收并发表。

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我的研究项目已经成功获得了2022年天津市研究生科研创新项目的批准，这是我首次主持省级项目。

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文章Depression recognition using a proposed speech chain model fusing speech production and perception features，已被Journal of Affective Disorders接收并发表。

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最近，我收到了IEEE Sensors Journal期刊的审稿邀请，审阅了题为“Single-Sensor EEG-based Depression Diagnosis”的文章。

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我在2020年IEEE HEALTHCOM会议上发表了题为“基于伪速度模型的步态分析方法在抑郁症检测中的应用”的演讲。

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我的论文 A Gait Assessment Framework for Depression Detection Using Kinect Sensors 已被 IEEE Sensors Journal 接收。

代表性学术成果

数量: 10 | 引用: 124 | h-指数: 4 | i10-指数: 3

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成就与荣誉

国家建设高水平大学公派研究生项目（国家级）

中国国家留学基金管理委员会 (CSC) Jul 2023

天津大学三好学生（校级）

天津大学 Oct 2022

研究生国家奖学金（国家级）

中华人民共和国教育部 Oct 2020

第十三届全国大学生电子设计竞赛全国二等奖（国家级）

全国大学生电子竞赛组织委员会 Dec 2017

优秀学生干部（省级）

河南省教育厅 Jul 2017

国家励志奖学金（国家级）

中华人民共和国教育部 Nov 2015

科研项目

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该项目构建了一个多尺度时空神经网络，进行基于全身姿态运动的情绪识别。

我们提出了一种新颖的机器语音链模型（MSCDR），其可以采集融合语音产生的感知特征，并被成功的应用于抑郁症识别。

在本项目中，我们提出了一个新颖的抑郁症步态评估模型，通过Kinect实现非侵入式、实时和自动的抑郁症检测.

在该项目中，我们使用fNIRS方法收集并研究了MDD、SCZ和HC的PFC区域的静息态数据。

本研究开发了一种基于功能性近红外光谱（fNIRS）的多模态特征融合抑郁症识别方法。

通过大规模的抑郁症筛查，本项目发现中国大学研究生中约有6.5%的人患有抑郁症。我们随后研究了抑郁症患者步态模式的变化。

联系方式

期待与其他学者合作