姓 名 高军峰 (Junfeng Gao)
民 族 汉族
职 称 教授
学科专业 生物医学工程
研究方向 生物医学信号处理；模式识别
电 话
电子邮箱 Junfengmst@163.com
简历
教育及工作经历：
2017.12-2019.01 哈佛大学医学院麻省总院（MGH）Martinos影像中心，研究员（Research fellow）
2011.08-至今 中南民族大学 教师
2007.09-2011.03 西安交通大学生命科学与技术学院（生物医学工程，工学博士）
2005.09-2007.06福建师范大学软件学院（本科教学教师）
2002.09-2005.06 武汉理工大学计算机学院（计算机软件与理论，工学硕士）


主要主持项目:
1. 基于少次刺激脑电的测谎技术研究（国家自然科学基金项目，No.**）。2013.01-2016.12。主持，65万。
2. 基于同步EEG-fMRI多模态神经影像融合的谎言神经机制研究（国家自然科学基金项目，No.**）。2018.01-2019.01。主持，16万。
3. 脑神经胶质瘤的定量磁共振监测和评价基础研究（国家自然科学基金项目，No.**）。2011.01-2011.12。排名：第三，15万。
4.多年龄段健康人群静息态脑功能网络的特性及其随年龄的演化（国家自然科学基金青年基金项目编号**）2013.01-2015.12，排名：第三，22万
5. 心理意识真实性识别技术及神经动力学建模研究（国家自然科学基金项目，No. **）。2009.1-2011.12。排名：第五（课题科研任务承担与结题任务主要完成人，为项目结题撰写SCI论文5篇）,45万。





近年代表性研究成果


主要科研论文：

1.Junfeng Gao, Jian Song, et al., Deception Decreases Brain Complexity. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2019.
2.Junfeng Gao, Yong yang, Pan Lin, Dong Sun Park, Computer Vision in Healthcare Applications, JOURNAL OF HEALTHCARE ENGINEERING, 2018.
3.Junfeng Gao, Yong Yang, Wen tao Huang, et al., Exploring time- and frequency- dependent functional connectivity and brain networks during deception with single-trial event-related potentials.Scientific Reports, 2016, 6: 37065.
4.JunfengGao, Liang Lu, Yong Yang, et al. A Novel Concealed Information Test Method Based onIndependent ComponentAnalysis and Support Vector Machine [J]. CLINICAL EEG and NEUROSCIENCE, 2012, 43(1): 54-63.
5.Junfeng Gao, Xiangguo Yan, Jiancheng Sun, Chongxun Zheng. Denoised P300 and machine learning-based concealed information test method[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine,2011.104(3):410-417.
6.Junfeng Gao, Yong Yang, Pan Lin, Pei Wang and Chongxun Zheng. Automatic Removal of Eye-movement and Blink Artifacts from EEG Signals [J]. Brain Topography, 2010, 23(1): 105-114.
7.Junfeng Gao, Chongxun Zheng and Pei Wang. Online Removal of Muscle Artifact from Electroencephalograms Signals Based on Canonical Correlation Analysis [J]. CLINICAL EEG and NEUROSCIENCE. 2010,41(1):53-59.
8.Junfeng Gao, Pan Lin, Yong Yang, Pei Wang and Chongxun Zheng. Real-time Removal of Ocular Artifacts from EEG based on Independent Component Analysis and Manifold Learning[J]. Neural Computing and Applications, 2010, 19 (8):1217-1226.
9.Junfeng Gao, Yong Yang, Jiancheng Sun, Gang Yu. Automatic Removal of Various Artifacts from EEG Signals Using Combined Methods [J]. Journal of Clinical Neurophysiology,2010,27(5):312-320.
10.Shun Yao, Jian Song, Junfeng Gao, et al. Cognitive Function and Serum Hormone Levels are Associated with Gray Matter Volume Decline in Female Patients with Prolactinomas [J]. Frontiers in Neurology, 2017.
11.Zhao C, Zhao M, Yang Y,Gao JF, et al. The Reorganization of Human Brain Networks Modulated by Driving Mental Fatigue.[J]. IEEE Journal of Biomedical & Health Informatics, 2017:21(3):743-755.
12.Ge S, Liu H, Lin P, Gao JF, et al. Neural basis of action observation and understanding from first-and third-person perspectives: an fMRI study[J]. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 2018, 12: 283.
13.Sheng Ge, Meng-Yuan Ding, Zheng Zhang, Pan Lin ,Jun-Feng Gaoet al., Temporal-Spatial Features of Intention Understanding based on EEG-fNIRS Bimodal Measurement[J]. IEEE Access, 2017.PP(99):1-1.
14.Sheng Ge, Qin Yang, Pan Lin, Junfeng Gao, et al., A Brain-Computer Interface Based on a Few-Channel EEG-fNIRS Bimodal System, IEEE Access, 2017, 5: 208-218.
15.Sheng Ge, Yan-Hua Shi, Rui-Min Wang, Pan Lin, Jun-Feng Gao, Gao-Peng Sun, Keiji Iramina, Yuan-Kui Yang, Yue Leng, Haixian Wang, Wenming Zheng, Sinusoidal Signal Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition for Brain-Computer Interfaces, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2017.
16.Gao Wei, Guan Jinan, Gao Junfeng,Zhou Dao. Multi-ganglion ANNbasedfeature learning with application to P300-BCIsignal classification.Biomedical Signal Processing and Control. 2015, 18:127-137.
17.Gang Yu, Pan Lin, Junfeng Gao. et al. Automated Fuzzy Segmentation Approach for CT Vessel Images. Journal of Medical and Biological Engineering, 2011.31(6).421-427 (SCI:848DV).
18.彭丝雨，黄文涛，高军峰，基于互信息的脑网络及测谎研究。电子学报，2019. (通讯作者)
19.高军峰，司慧芳，余彬，等. 基于脑电样本熵的测谎分析.电子学报（EI）.2017.
20.高军峰，司慧芳，余晓玲，顾凌云.多导脑电复杂度特征的谎言测试研究.电子科技大学学报.2017.
21.高军峰，张家琦，韦思宏，彭丝雨，周到。冰毒成瘾者脑电信号的分类研究，电子科技大学学报(EI).2020.49（6）
22.王宇，陈晨，张家琦，彭丝雨，高军峰*，任务提示的脑认知加工过程中神经振荡机制研究。电子学报,2020,48(5).


发明专利：

1.高军峰，等，体征信号检测方法及装置，发明专利。2016.
2.高军峰，等，基于深度学习的心率预测方法及装置，2019年6月18.中国，ZL3.0.
3.高军峰，等，一种穿戴式设备及基于穿戴式设备的磁共振心电门控系统，2020年7月.中国，5.4
4.高军峰，等，基于多导脑电信号波形因子的测谎方法，2020年8月.中国,ZL5.5
5.高军峰，等，基于多导脑电信号裕度因子的测谎方法，2020年9月.中国,ZL4.7