蒋希
职称：副研究员
邮箱：xijiang@uestc.edu.cn
所在系别：生物医学工程系
研究领域：脑信息与脑疾病



教育背景
2005年9月—2009年7月，西北工业大学，自动化学院，自动化专业，本科2010年8月—2016年8月，美国佐治亚大学，计算机科学系，计算机科学专业，博士
工作履历
2020年7月—至今，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员2017年2月—2020年7月，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员（特聘）2016年8月—2016年12月，美国佐治亚大学，计算机科学系，博士后2010年8月—2016年8月，美国佐治亚大学，计算机科学系，研究助理2008年4月—2010年7月，西北工业大学，自动化学院，研究助理
科学研究
研究概况
具有计算机科学与脑科学的交叉背景，致力于脑信息与脑疾病领域的研究，主要研究方向包括基于磁共振脑成像图像及信号数据，利用机器学习、深度学习及计算建模等手段研究大脑皮层褶皱功能分工机理及其在认知脑科学与脑疾病（自闭症等）诊断的应用。在学术界首次提出了大脑皮层沟回的功能分工动态模型，为深入理解脑功能原理提供了思路。在包括Medical Image Analysis, Cerebral Cortex, Human Brain Mapping，IEEE Transactions on BME和MICCAI等国际期刊和顶级学术会议上发表论文100余篇，第一/通讯作者20余篇，编写学术论著1章节。谷歌学术总引用近2000次，h指数23，i10指数43。主持多项课题，包括国家自然科学基金两项（面上、青年）、美国李氏基金会杰出成就奖科研基金、四川省科技厅基础研究项目、中央高校基本科研业务费、电子科技大学开发基于项目的新生课程教改专项等，总经费130余万。另作为主研人员参与多项课题。曾获得2018-19年度美国李氏基金会杰出成就奖之学术发展奖、2019年电子科技大学优秀班主任、2016年国家优秀自费留学生奖、2016年佐治亚大学计算机科学系唯一杰出毕业生、2009年陕西省优秀毕业生等多项荣誉。担任包括IEEE TNNLS、Medical Image Analysis、NeuroImage、MICCAI等20余个国际重要期刊及会议论文评审，担任10余次国际会议学术委员会或技术委员会委员，MICCAI 2019学生旅行奖评选委员会委员。担任电子科技大学英才学院本科生综合科研训练导师，所培养一名2015级本科生已赴海外名校深造。
代表性成果
代表性获奖：1. 2018-2019年度，美国李氏基金会杰出成就奖之学术发展奖，全国唯一获奖者，获奖评语“脑科学交叉领域所做出的突出研究与贡献”。2. 2016年，国家优秀自费留学生奖，全球500名。 代表性论文：1. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhao S, Zhang S, Zhang W, Zhang T, Han J, Guo L, Liu T. Temporal Dynamics Assessment of Spatial Overlap Pattern of Functional Brain Networks Reveals Novel Functional Architecture of Cerebral Cortex. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65(6):1183-1192, 2018.2. Zhao L, Zhang T#, Guo L, Liu T, Jiang X#. Gyral-sulcal contrast in intrinsic functional brain networks across task performances. Brain Imaging and Behavior. 22:1-6, 2020.3. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhang T, Zhang S, Guo L, Liu T. Sparse Representation of HCP Grayordinate Data Reveals Novel Functional Architecture of Cerebral Cortex. Human Brain Mapping, 36(12): 5301-19, 2015.4. Jiang X*, Zhang T, Zhu D, Li K, Chen H, Lv J, Hu X, Han J, Shen D, Guo L, Liu T. Anatomy-guided Dense Individualized and Common Connectivity-based Cortical Landmarks (A-DICCCOL). IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62(4):1108-19, 2015.5. Lv J*,?Jiang X*, Li X*, Zhu D, Chen H, Zhang T, Zhang S, Hu X, Han J, Huang H, Zhang J, Guo L, Liu T. Sparse Representation of Whole-Brain FMRI Signals for Identification of Functional Networks. Medical Image Analysis,?20(1):112-34, 2015.6. Lv J*,?Jiang X*, Li X*, Zhu D*, Zhang S, Zhao S, Chen H, Zhang T, Hu X, Han J, Ye J, Guo L, Liu T. Holistic Atlases of Functional Networks and Interactions Reveal Reciprocal Organizational Architecture of Cortical Function. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,?62(4):1120-31, 2015.7. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhao S, Zhang S, Zhang W, Zhang T, Liu T. Modeling Functional Dynamics of Cortical Gyri and Sulci. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 9900:19-27, 2016.8. Jiang X*, Zhang T, Zhao Q, Lu J, Guo L, Liu T. Fiber Connection Pattern-guided Structured Sparse Representation of Whole-Brain FMRI Signals for Functional Network Inference. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 9349:133-141, 2015.9. Jiang X*, Zhang T, Zhu D, Li K, Lv J, Guo L, Liu T. Anatomy-guided Discovery of Large-Scale Consistent Connectivity-based Cortical Landmarks. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 16(Pt 3):617-25, 2013.10. Jiang X*, Zhu D, Li K, Zhang T, Shen D, Guo L, Liu T. Predictive Models of Resting State Networks for Assessment of Altered Functional Connectivity in MCI. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 16(Pt 2):674-81, 2013.
教育教学
本科生课程
《新生研讨课：社会脑与情绪脑》
研究生课程

招生专业
硕士：083100生物医学工程（02医学成像与图像处理技术、03生物医学信号与信息处理、07计算神经科学与类脑智能、08电子科技大学-加拿大麦吉尔大学生物医学工程-神经科学双硕士教育项目） 此外，课题组常年招收本科生从事科研训练。课题组倡导平等和谐的师生关系和学习科研氛围，尽力为学生创造优良的学习科研条件和环境，为学生发展考虑。课题组与美国佐治亚大学、澳大利亚悉尼大学、西北工业大学等国内外知名高校实验室以及美国西门子等知名医疗公司保持稳定合作关系，学生有机会参与课题组与上述高校及公司的科研合作项目或短期访问交流。欢迎满足以下条件的同学参与本课题组科研项目，保送或报考研究生：1.具有生物医学工程/计算机/自动化/电子工程/图像及信号处理或其他相关工科背景，有一定编程基础，有兴趣从事大脑图像/信号的计算分析和从事交叉学科（计算机与脑科学）研究。2.具有较好的英语表达和写作能力。3.诚实守信、勤奋好学，对科研工作有积极的求真求实态度。
个人/团队主页
团队主页：http://www.neuscan.org/个人主页：https://faculty.uestc.edu.cn/jiangxi/zh_CN/index.htm
职称 副研究员 邮箱 xijiang@uestc.edu.cn
所在系别 生物医学工程系 研究领域 脑信息与脑疾病
科学研究 招生专业 硕士：083100生物医学工程（02医学成像与图像处理技术、03生物医学信号与信息处理、07计算神经科学与类脑智能、08电子科技大学-加拿大麦吉尔大学生物医学工程-神经科学双硕士教育项目） 此外，课题组常年招收本科生从事科研训练。课题组倡导平等和谐的师生关系和学习科研氛围，尽力为学生创造优良的学习科研条件和环境，为学生发展考虑。课题组与美国佐治亚大学、澳大利亚悉尼大学、西北工业大学等国内外知名高校实验室以及美国西门子等知名医疗公司保持稳定合作关系，学生有机会参与课题组与上述高校及公司的科研合作项目或短期访问交流。欢迎满足以下条件的同学参与本课题组科研项目，保送或报考研究生：1.具有生物医学工程/计算机/自动化/电子工程/图像及信号处理或其他相关工科背景，有一定编程基础，有兴趣从事大脑图像/信号的计算分析和从事交叉学科（计算机与脑科学）研究。2.具有较好的英语表达和写作能力。3.诚实守信、勤奋好学，对科研工作有积极的求真求实态度。
联系方式 办公地址
团队联系方式 教育教学 2005年9月—2009年7月，西北工业大学，自动化学院，自动化专业，本科
2010年8月—2016年8月，美国佐治亚大学，计算机科学系，计算机科学专业，博士
工作履历 2020年7月—至今，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员
2017年2月—2020年7月，电子科技大学，生命科学与技术学院，副研究员（特聘）
2016年8月—2016年12月，美国佐治亚大学，计算机科学系，博士后
2010年8月—2016年8月，美国佐治亚大学，计算机科学系，研究助理
2008年4月—2010年7月，西北工业大学，自动化学院，研究助理 研究概况 具有计算机科学与脑科学的交叉背景，致力于脑信息与脑疾病领域的研究，主要研究方向包括基于磁共振脑成像图像及信号数据，利用机器学习、深度学习及计算建模等手段研究大脑皮层褶皱功能分工机理及其在认知脑科学与脑疾病（自闭症等）诊断的应用。在学术界首次提出了大脑皮层沟回的功能分工动态模型，为深入理解脑功能原理提供了思路。
在包括Medical Image Analysis, Cerebral Cortex, Human Brain Mapping，IEEE Transactions on BME和MICCAI等国际期刊和顶级学术会议上发表论文100余篇，第一/通讯作者20余篇，编写学术论著1章节。谷歌学术总引用近2000次，h指数23，i10指数43。主持多项课题，包括国家自然科学基金两项（面上、青年）、美国李氏基金会杰出成就奖科研基金、四川省科技厅基础研究项目、中央高校基本科研业务费、电子科技大学开发基于项目的新生课程教改专项等，总经费130余万。另作为主研人员参与多项课题。曾获得2018-19年度美国李氏基金会杰出成就奖之学术发展奖、2019年电子科技大学优秀班主任、2016年国家优秀自费留学生奖、2016年佐治亚大学计算机科学系唯一杰出毕业生、2009年陕西省优秀毕业生等多项荣誉。担任包括IEEE TNNLS、Medical Image Analysis、NeuroImage、MICCAI等20余个国际重要期刊及会议论文评审，担任10余次国际会议学术委员会或技术委员会委员，MICCAI 2019学生旅行奖评选委员会委员。担任电子科技大学英才学院本科生综合科研训练导师，所培养一名2015级本科生已赴海外名校深造。
代表性成果 代表性获奖：
1. 2018-2019年度，美国李氏基金会杰出成就奖之学术发展奖，全国唯一获奖者，获奖评语“脑科学交叉领域所做出的突出研究与贡献”。
2. 2016年，国家优秀自费留学生奖，全球500名。
代表性论文：
1. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhao S, Zhang S, Zhang W, Zhang T, Han J, Guo L, Liu T. Temporal Dynamics Assessment of Spatial Overlap Pattern of Functional Brain Networks Reveals Novel Functional Architecture of Cerebral Cortex. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65(6):1183-1192, 2018.
2. Zhao L, Zhang T#, Guo L, Liu T, Jiang X#. Gyral-sulcal contrast in intrinsic functional brain networks across task performances. Brain Imaging and Behavior. 22:1-6, 2020.
3. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhang T, Zhang S, Guo L, Liu T. Sparse Representation of HCP Grayordinate Data Reveals Novel Functional Architecture of Cerebral Cortex. Human Brain Mapping, 36(12): 5301-19, 2015.
4. Jiang X*, Zhang T, Zhu D, Li K, Chen H, Lv J, Hu X, Han J, Shen D, Guo L, Liu T. Anatomy-guided Dense Individualized and Common Connectivity-based Cortical Landmarks (A-DICCCOL). IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 62(4):1108-19, 2015.
5. Lv J*,?Jiang X*, Li X*, Zhu D, Chen H, Zhang T, Zhang S, Hu X, Han J, Huang H, Zhang J, Guo L, Liu T. Sparse Representation of Whole-Brain FMRI Signals for Identification of Functional Networks. Medical Image Analysis,?20(1):112-34, 2015.
6. Lv J*,?Jiang X*, Li X*, Zhu D*, Zhang S, Zhao S, Chen H, Zhang T, Hu X, Han J, Ye J, Guo L, Liu T. Holistic Atlases of Functional Networks and Interactions Reveal Reciprocal Organizational Architecture of Cortical Function. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,?62(4):1120-31, 2015.
7. Jiang X*, Li X, Lv J, Zhao S, Zhang S, Zhang W, Zhang T, Liu T. Modeling Functional Dynamics of Cortical Gyri and Sulci. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 9900:19-27, 2016.
8. Jiang X*, Zhang T, Zhao Q, Lu J, Guo L, Liu T. Fiber Connection Pattern-guided Structured Sparse Representation of Whole-Brain FMRI Signals for Functional Network Inference. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 9349:133-141, 2015.
9. Jiang X*, Zhang T, Zhu D, Li K, Lv J, Guo L, Liu T. Anatomy-guided Discovery of Large-Scale Consistent Connectivity-based Cortical Landmarks. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 16(Pt 3):617-25, 2013.
10. Jiang X*, Zhu D, Li K, Zhang T, Shen D, Guo L, Liu T. Predictive Models of Resting State Networks for Assessment of Altered Functional Connectivity in MCI. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 16(Pt 2):674-81, 2013. 教育教学
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