中国海洋大学信息科学与工程学院导师:孙民贵
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中国海洋大学信息科学与工程学院导师:孙民贵 正文
孙民贵客座教授,美国匹兹堡大学电子工程系教授,美国匹兹堡大学医学院神经外科系教授,神经外科系临床神经生理学研究中心 副主任,临床神经生理学研究中心计算神经学研究室 主任。2006至今 匹兹堡市匹兹堡大学神经外科系教授,2006至今 匹兹堡大学工程学院电子与计算机工程系 教授(联合聘任),2006至今 匹兹堡大学工程学院生物工程系 教授(联合聘任)。
社会兼职:
IEEE高级会员
IEEE电路与系统会多媒体系统与应用技术委员会技术委员会成员
IEEE计算智能会医学计算智能与应急技术委员会执行主席
IEEE电路与系统会生命科学系统和应用委员会技术委员会成员
1989年10月 匹兹堡大学电子工程系 研究生讲座“离散伪Wigner分布:计算和跨组件淘汰”
1991年2月-3月匹兹堡大学电子工程系 研究生课程EE3893讲座:小波变换
1991年12月至今:匹兹堡大学神经外科系 同Robert J. Sclabassi一同组织“生物医学工程和计算神经生理学”每周讲座;
2000年9月 匹兹堡大学电子工程系 研究生讲座“高分辨率脑电波扫描仪信号处理方法——从脑理解信息”
2003年1月-4月 匹兹堡大学生物工程系 课程BioE1010:“生物医学仪器”(40学生,52学时加试验)
2004年1月-4月 匹兹堡大学生物工程系 课程BioE1010:“生物医学仪器”(40学生,52学时加试验)
2005年1月-4月 匹兹堡大学生物工程系 课程BioE1010:“生物医学仪器”(40学生,52学时加试验)
2006年1月-4月 匹兹堡大学生物工程系 课程BioE1010和BioE1310:“生物医学仪器”(80学生,95学时加试验)
科研课题
在研究项目:5个
1. “Volume Conduction Invasive Medical Data Communication System,” $750,000, PI forUniversity of Pittsburgh, Brian Errigo, PI, Computational Diagnostics, Inc., Phase II, US ARMY SBIR A2-2094, 20% Salary Support, 1/06-1/08.
2. “Conducting polymer/hydrogel skin surface elecrode for high resolutionmultichannel EEG,”$240,000, Co-Investigator, Tracy Cui, PI, Coulter Foundation, 10% Salary Support, 9/05-8/07.
3. “Video Compression for Remote Monitoring of Neurosurgery,” $1,146,520, Principal Investigator, NIH 1R01EB002309-01, 20% Salary Support, 9/03-8/07.
4. “Video-EEG Data Compression,” $1,262,878, Principal Investigator, NIH 2-R01-NS/MH 38494-04 (Competitive Continuation), 20% Salary Support, 7/02-6/07
5. “The John A. Swanson Center for Micro and Nano Systems,” $1,395,000, Co-Investigator;Tom Cain, PI, Dr. and Mrs. John A. Swanson Foundation, 0% Salary Support, 9/02-8/10.
完成项目:21个(2007年三月份有两个完成的)
论文(200余篇),著书18本,专利6项, 其他出版物3篇
PEER REVIEWED JOURNALS
1. M. Sun, L. N. Sekhar, R. J. Sclabassi, J. F. Wasserman, H. B. Blue and K. A. Luyckx,
“Recording and Processing of Aneurysmal Vibrational Signals in Dogs,” Journal of Biomedical Engineering, Vol. 10, July 1988, pp. 336-342.
2. R. J. Sclabassi, M. Sun, L. N. Sekhar, J. F. Wasserman and H. B. Blue, “An Acoustic
Aneurysm-Detector,” Medical Instrumentation, Vol. 21, No.6, 1988, pp. 317-321.
3. L. N. Sekhar, R. J. Sclabassi, M. Sun, H. B. Blue and J. F. Wasserman, “Intra-Aneurysmal Pressure Measurements in Experimental Saccular Aneurysms in Dogs,” Stroke, Vol. 19, No. 3, March 1988, pp. 352-356.
4. M. Sun, C. C. Li, L. N. Sekhar and R. J. Sclabassi, “Efficient Computation of Discrete
Pseudo Wigner Distribution,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-37, No. 11, November 1989, pp. 1135-1142.
5. M. Sun, C. C. Li, L. N. Sekhar and R. J. Sclabassi, “A Wigner Frequency Analyzer for
Nonstationary Signals,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. IM-38, No. 5, October 1989, pp. 961-966.
6. M. S. Scher, M. Sun, G. M. Hatzilabrou, N. Greenberg, G. Gebulka, and R. J. Sclabassi,
“Computer Analyses of EEG Sleep in the Neonate: Methodological Considerations,”
Journal of Clinical Neurophysiology, Vol. 7, No. 2, 1990, pp. 417-441.
7. L. N Sekhar, M. Sun, D. L. Bonaddio and R J Sclabassi, “Acoustic Recordings from
Experimental Saccular Aneurysms in Dogs”, Stroke, Vol. 21, No. 8, August, 1990, pp. 1215- 1221.
8. M. Sun, D. L. Bonaddio, Jie Mi and R. J. Sclabassi, “An Analysis of the Effects of Jitter
in Data Acquisition on Synchronous Averaging.” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 21, No. 2, March/April 1991, pp. 456-463
9. M. Sun and R. J. Sclabassi, “Discrete Instantaneous Frequency and Its Computation,” IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 41, No. 5, May 1993, pp. 1867-1880.
10. M. S. Scher, S. G. Dokianakis, M. Sun, D. A. Steppe, R. D. Guthrie, and R. J. Sclabassi, “Rectal Temperature Changes During Sleep State Transitions in Term and Preterm Neonates at Postconceptional Term Ages,” Pediatric Neurology, Vol. 10, No. 3, 1994, pp. 191-194.
11. M. S. Scher, M. Sun, D. A. Steppe, D. L. Banks, R. D. Guthrie, and R. J. Sclabassi, “
Comparisons of EEG Sleep State-Specific Spectral Values between Healthy Fullterm and
Preterm Infants at Comparable Postconceptional Ages,” Sleep Vol. 17, No. 1, 1994, pp. 47-51.
12. M. Sun, C-C. Li, H. Szu, Y. Zhang, and R. J. Sclabassi, “Symmetrical Wavelet Transforms for Edge Localization,” Optical Engineering - The Journal of SPIE, Vol. 33, No. 7, 1994, pp. 2272-2281.
13. M. S. Scher, M. Sun, D. A. Steppe, R. D. Guthrie, and R. J. Sclabassi, “ Comparisons of EEG Spectral and Correlation Measures in All-Night Recordings between Fullterm and Preterm Infants at Matched Postconceptional Term Ages,” Pediatric Neurology, Vol. 10,pp. 104-108, 1994.
14. M. S. Scher, D. A. Steppe, S. G. Dokianakis, M. Sun, R. D. Guthrie, and R. J. Sclabassi,“Cardiorespiratory Behavior During Sleep in Fullterm and Preterm Neonates at Comparable Postconceptional Ages,” Pediatric Research, Vol. 36, No. 6, 1994, pp. 738-744.
15. H. Hsin, C. C. Li, M. Sun, and R. J. Sclabassi, “An Adaptive Training Algorithm for Back-Propagation Neural Networks,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,Vol. 25, 1995, pp. 512-514.
16. M. S. Scher, S. G. Dokianakis, M. Sun, D. A. Steppe, R. D. Guthrie, and R. J.Sclabassi, “Computer Classification of Sleep in Preterm and Fullterm Neonates at SimilarPostconceptional Term Ages,”, Sleep, Vol. 19, No. 1, 1996, pp. 18-25.
17. M. Sun, S. Qian, X. Yan, S.B. Baumman, X-G. Xia, R.E. Dahl, N.D. Ryan, and R.J.Sclabassi, ”Localizing functional activity in the brain through time-frequency analysis andsynthesis of the EEG,” Proceedings of the IEEE, Special Issue on time-frequency analysis,Vol. 84, Sept. 1996, pp. 1302-1311.
18. F-C. Tsui, C. C. Li, M. Sun and R. J. Sclabassi, “Acquiring, modeling, and predictingintracranial pressure in the intensive care unit,” Biomedical Engineering Journal, specialissue on Applications, Basis, and Communications, Vol. 8, No. 6, 1996, pp. 566-578.
19. M. Sun, “An efficient algorithm for computing multishell spherical head models for EEGsource localization,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 44, No. 12, 1997,pp.1243-1252.
20. Y-T. Wu, M. Sun, and R. J. Sclabassi, “A Comparison of Orthogonal search and canonicalvariate analysis for the identification of neurobiological systems”, Annals of BiomedicalEngineering, Vol. 27, 1999, pp. 592-606.
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