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郭小娟

基本信息

郭小娟
  •   職稱:教授
  •   研究方向:信號與信息處理
  •   系別:電子系
  •   電話: 010-5880-0427
  •   郵箱:gxj@bnu.edu.cn
 

教育背景

  • 2003.9~2006.7    北京師范大學認知神經科學與學習研究所基礎心理學    博士
  • 2000.9~2003.7    北京師范大學信息科學學院電子學系通信與信息系統   碩士
  • 1994.9~1998.7     山西省太原理工大學電子信息工程系通信工程專業      學士

研究領域

  • 主要從事智能信息處理研究工作,應用計算機科學和信息科學的理論和方法,與認知神經科學相結合,研究腦成像數據處理和分析的方法論及其應用。重點是基于網絡的觀點,應用多變量統計分析方法,探討人腦的功能-結構網絡關系。近年來,應用大數據、云計算以及人工智能等先進理論和方法,研究腦成像、認知量表等多源數據融合分析的方法論及其應用。

承擔課程

  • 本科生:《電路理論基礎》
  • 研究生:《應用數理統計》

主持項目

  • 國家自然科學基金面上項目:基于多變量方法的腦網絡動態軌跡研究(2017/01-2020/12)。
  • 中央高?;究蒲袠I務費專項資金重點項目:基于多變量分析的腦老化效應研究(2015/01-2017/12)。
  • 國家自然科學基金青年科學基金項目:基于靜息態功能連接的大腦結構網絡老化效應研究(2011/01-2013/12)。
  • 中央高?;究蒲袠I務費專項資金一般項目:阿爾茨海默氏癥腦解剖結構連接網絡的磁共振成像研究(2011/01-2012/12)。
  • 北京師范大學教學建設與改革項目:電路理論基礎課程有效教學策略研究(2013/03-2015/03)。
  • 國家級大學生創新創業訓練計劃項目:基于獨立成分分析構建腦白質網絡(2013/01-2015/01)。

參與項目

  • 國家自然科學基金重大國際(地區)合作研究項目:神經影像信息處理及應用-老年癡呆的鑒別、早期預測與預防(2013/01-2017/12)。
  • 國家自然科學基金面上項目:大腦中數字領域特異性加工的本質:數量還是形狀(2013/01-2016/12)。
  • 國家自然科學基金重點項目:基于認知的實時功能磁共振成像的理論與關鍵技術(2010/01-2013/12)。
  • 國家自然科學基金重大研究計劃:結合功能磁共振成像技術的腦機接口研究與實現(2009/01-2011/12)。

獎勵與榮譽

  • 北京師范大學優質研究生課程優秀獎(2015、2014年)
  • 北京師范大學優秀共產黨員(2016、2010年)
  • 北京師范大學優秀輔導員(2016年)
  • 北京師范大學2014-2015學年優秀新生導師(2015年)
  • 北京師范大學信息學院建設貢獻獎(社會工作先進個人)(2016、2010、2009)
  • 北京師范大學“京師英才”獎勵(2014、2013年)
  • 北京師范大學信息學院青年教師教學基本功比賽(優秀獎)(2008年)

雜志論文

  • 1. Liu K, Yao SX, Chen KW, Zhang JC, Yao L, Li K, Jin Z, Guo XJ*. Structural brain network changes across the adult lifespan. Frontiers in Aging Neuroscience 2017,9(275):1-10. doi: 10.3389/fnagi.2017.00275. (SCI)
  • 2. Liu K, Chen KW, Yao L, Guo XJ*. Prediction of Mild Cognitive Impairment conversion using a combination of Independent Component Analysis and the Cox model. Frontiers in Human Neuroscience 2017, 11(33): 1-11. doi: 10.3389/fnhum.2017.00033. (SCI)
  • 3. Wang PY, Chen KW, Yao L, Hu B, Wu X, Zhang JC, Ye Q, Guo XJ*. Multimodal classification of mild cognitive impairment based on partial least squares. Journal of Alzheimer's Disease (2016 ). (SCI)
  • 4. Zhan Y, Chen KW, Wu X, Zhang DQ, Zhang JC, Yao L, Guo XJ*. Identification of conversion from normal elderly cognition to Alzheimer's disease using multimodal support vector machine. Journal of Alzheimer's Disease 2015, 47(4):1057-1067. DOI: 10.3233/JAD-142820. (SCI)
  • 5. OuYang X, Chen KW, Yao L, Hu B, Wu X, Ye Q, Guo XJ*. Simultaneous changes in gray matter volume and white matter fractional anisotropy in Alzheimer's disease revealed by multimodal CCA and joint ICA. Neuroscience 2015, 301: 553-562. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2015.06.031. (SCI)
  • 6. OuYang X, Chen KW, Yao L, Wu X, Zhang JC, Li K, Jin Z, Guo XJ*. Independent component analysis-based identification of covariance patterns of microstructural white matter damage in Alzheimer's disease. PLOS ONE 2015, 10(3): e0119714. DOI:10.1371/journal.pone.0119714. (SCI)
  • 7. Guo XJ, Wang Y, Guo TM, Chen KW, Zhang JC, Li K, Jin Z, Yao L*. Structural covariance networks across healthy young adults and their consistency. Journal of Magnetic Resonance Imaging 2015, 42(2): 261-268. DOI: 10.1002/jmri.24780. (SCI)
  • 8. Li K, Guo XJ, Jin Z, Ouyang X, Zeng YW, Feng JS, Wang Y, Li Yao, Ma L*. Effect of simulated microgravity on human brain gray matter and white matter - Evidence from MRI. PLoS ONE 2015, 10(8): e0135835. doi:10.1371/journal.pone.0135835 (SCI)
  • 9. Guo XJ, Wang Y, Chen KW, Wu X, Zhang JC, Li K, Jin Z, Yao L*. Characterizing structural association alterations within brain networks in normal aging using Gaussian Bayesian Networks. Frontiers in Computational Neuroscience 2014, 8(122):1-10. DOI: 10.3389/fncom.2014.00122. (SCI)
  • 10. Wang Y, Chen KW, Zhang JC, Yao L, Li K, Jin Z, Ye Q, Guo XJ*. Aging influence on grey matter structural associations within the default mode network utilizing Bayesian network modeling. Frontiers in Aging Neuroscience 2014, 6(105):1-7. DOI:10.3389/ fnagi.2014.00105. (SCI)
  • 11. Guo XJ, Chen KW, Zhang YM, Wang Y, Yao L*. Regional covariance patterns of gray matter alterations in Alzheimer’s disease and its replicability evaluation. Journal of Magnetic Resonance Imaging 2014, 39(1):143-149. (SCI)
  • 12. Wang Y, Chen KW, Yao L, Jin Z, Guo XJ*. Structural Interactions within the default mode network identified by Bayesian Network analysis in Alzheimer’s disease. PLOS ONE 2013, 8(8): e74070. (SCI)
  • 13. Liu L*, You WP, Wang WJ, Guo XJ, Peng DL, Booth J. Altered brain structure in Chinese dyslexic children. Neuropsychologia 2013, 51(7):1169-1176. (SCI)
  • 14. Wu X*, Guo XJ, Chen KW, Lai YZ, Yao L. Biomarker research of preclinical Alzheimer’s disease and MCI based on neuroimage techniques. Neuroscience and Biomedical Engineering 2013,1(2):92-101.
  • 15. Guo XJ, Han Y, Chen KW, Wang Y, Yao L*. Mapping joint grey and white matter reductions in Alzheimer’s disease using joint independent component analysis. Neuroscience Letters 2012, 531(2):136-141. (SCI)
  • 16. Wang ZQ, Guo XJ, Qi ZG, Yao L, Li KC. Whole-brain voxel-based morphometry of white matter in mild cognitive impairment. European Journal of Radiology 2010, 75(2):129-133. (SCI)
  • 17. Guo XJ, Wang ZQ, Li KC, Li ZY, Qi ZG, Jin Z, Yao L, Chen KW. Voxel-based assessment of gray and white matter volumes in Alzheimer’s disease. Neuroscience Letters 2010, 468(2): 146-150. (SCI)

會議論文

  • 1. Liu K, Yao SX, Chen KW, Zhang JC, Yao L, Guo XJ*. Age-related changes of structural brain network across the adult lifespan. The 19th Annual Conference of Arizona Alzheimer's Consortium (AACAC 2017). May 18, 2017, Phoenix, USA.
  • 2. Liu K, Guo XJ*, Zhang JC, Yao L, Chen KW. Combining Multivariate Cox Model and Independent Component Analysis to Predict MCI Conversion. The 22nd Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping (HBM 2016), June 24-30, Geneva, Switzerland.
  • 3. Zhou LQ, Guo XJ*, Zhang JC, Yao L, Chen KW. Classification of MCI from Structural Default Mode Network Using Bayesian Classifiers. The 22nd Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping (HBM 2016), June 24-30, Geneva, Switzerland.
  • 4. Liu K, Chen KW, Hu B, Yao L, Guo XJ*. Prediction of MCI conversion based on multivariate Cox proportional hazards regression model. International Conference on Brain Informatics and Health (BIH 2015). August 30 – September 2. London, UK.
  • 5. Zhan Y, Wu X, Yao L, Chen KW, Guo XJ*. Analysis of multimodal neuroimaging data for classification in mild cognitive impairment. IEEE/ICME International Conference on Complex Medical Engineering, 2014. (EI)
  • 6. OuYang X, Sun XY, Guo T, Sun QY, Chen KW, Wu X, Yao L, Guo XJ*. Independent component analysis of DTI data reveals white matter covariances in Alzheimer’s disease. Proc. of SPIE, Medical Imaging, 2014. Vol. 9038 90380B: 1-7. (EI)
  • 7. OuYang X, Yan CF, Yao L, Guo XJ*. Classifying spatial patterns of fMRI activity for object category based on information mapping. Proc. of SPIE, Medical Imaging, 2013. Vol. 8672 86721V: 1-8. (EI)
  • 8. Wang Y, Yao L, Guo XJ*, Chen KW. Structural correlation in the default mode network in Alzheimer's disease. IEEE/ICME International Conference on Complex Medical Engineering, 2012. 235-240. (EI)
  • 9. Yan CF, Song ST, Yao L, Guo XJ*. Object category classification of fMRI data using support vector machine combined with deactivation voxel selection. Proc. of SPIE, Medical Imaging, 2012. Vol. 8317 83171O:1-7. (EI)
  • 10. Liu JC, Li ZY, Chen KW, Yao L, Wang ZQ, Li KC, Guo XJ*. Comparison of gray matter volume and thickness for analysis of cortical changes in Alzheimer's Disease. Proc. of SPIE, Medical Imaging, 2011. Vol. 7965 79652E: 1-7. (EI)
  • 11. Guo XJ, Li ZY, Chen KW, Yao L, Wang ZQ, Li KC. Mapping gray matter volume and cortical thickness in Alzheimer's Disease. Proc. of SPIE, Medical Imaging, 2010. Vol. 7626 76260B:1-9 (EI)

參編教材

  • 1. 林捷,楊緒業,郭小娟主編.《模擬電路與數字電路(第2版)》, 人民郵電出版社(2011.2).
  • 2. 郭小娟,姚力,彭聃齡.腦發育研究(第2 章).見于: 漢語兒童語言發展與促進.彭聃齡等主編.北京:人民教育出版社,2007,p359-372.
  • 3. 郭小娟,姚力.人類腦圖譜(第8 章).見于: 神經信息學及其應用. 唐煥文,唐一源,郭崇慧,陳克偉主編.北京:科學出版社,2007,p131-160.

其他

  • 科學技術成果鑒定(阿爾茨海默病的神經影像輔助診斷系統[教NF2007]第011號])
  • BIP腦磁共振成像數據處理軟件(2007SR14196)
  • 阿爾茨海默病神經影像輔助診斷系統(2007SR14197)
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