马力，男，博士，IEEE高级会员，武汉理工大学教授（特岗），湖北省高层次人才，入选武汉理工大学“15551”青年拔尖人才计划。美国密歇根大学博士后，加州大学洛杉矶分校UCLA国家公派联合培养博士，曾赴台湾大学医学院交流访问，具有丰富的国际经历。一直致力嵌入式装置设备研发、类脑自然智能、人机协作交互方向研究，涉及临床麻醉状态评估、类脑智能计算等领域，特别关注信息、医学、计算科学方面的结合。申请并承担了多项国家和省部级及企业委托项目，主持包括湖北省自然科学基金、湖北省重大专项（子课题），武汉市自然科学基金、国重开放课题等纵向项目。作为核心骨干成员参与多项包括国家重点研发、自然科学基金面上、湖北省国际科技合作以及美国NIH、美国能源局DoA、台湾科技部中山科学院等科研项目。在包含中科院1区Anesthesiology、IEEE TNSRE、TNNLS、TIM以及JNE、AIIM 等在内的国内外高水平期刊和顶级会议 EMBC，发表学术论文近30 篇，其中SCI收录近20篇，EI收录8篇，参与多部中英文专著撰写。此外，获授权国家发明专利8项（排名第一4项），申请受理国家发明专利2项。担任Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 评审编辑和EMBC年会SPC评委会委员以及IEEE TNNLS、IEEE TBME 等多个期刊审稿人。

  欢迎有兴趣从事脑智能、脑状态临床分析与人体生理信号感知处理的学子报考课题组研究生，优秀者将推荐至合作的国内外顶尖名校团队进行深造。 

  基本信息 

  姓名：马力                                        

  性别：男 

  出生年月：1989.08                                  

  籍贯：湖北襄阳                                        

  邮箱：excellentmary@whut.edu.cn、excellentmary126@gmail.com 

  地址：湖北武汉珞狮路122号，430070（武汉理工大学信息工程学院） 

  教育背景 

  2012.09——2019.01，武汉理工大学，信息与通信工程，工学博士（直博） 

  2016.09——2018.09，加州大学洛杉矶分校ucla，生物医学，国家公派联合培养博士 

  2015.09——2016.08，元智大学（台大医学院），机械工程（麻醉科），合作培养博士 

  2008.09——2012.06，武汉理工大学，通信工程（试点班），工学学士                       

  学术经历 

  武汉理工大学，信息工程学院，2023.09——今，教授（特岗）

  武汉理工大学，信息工程学院，2019.01——2023.9，讲师

  美国密歇根大学，电子与计算机系，2019.10-2020.10，博士后研究员 

  研究领域 

  信息传感、网络系统架构的技术和应用 

  医疗健康机器人信号处理与驱动控制方法的研究 

  医工交叉临床麻醉、癫痫等脑部状态分析评估建模 

  机器学习与脑自然智能算法的研究 

  物联网与汽车智能辅助驾驶 

  主要科研经历 

  湖北省自然科学基金：基于全麻状态下脑网络时空演变规律的意识波动机理研究，2022年——2024年（主持）。 

  国家重点实验室开放课题：基于可穿戴式柔性触觉传感织物的步态行为智能分析方法研究，2022年——2024年（主持）。 

  企业横向：北斗应急救援系统项目，2022年——2023年（主持）。 

  国家自然科学基金面上项目：助行可重构柔性踝足外骨骼机器人及其人机协调控制研究，2021年——2024年（参与）。 

  国家自然科学基金青年项目：基于群体行为模式画像的重性精神障碍患者危险意图分析方法研究，2021年——2023年（参与）。 

  2020.03——2020.10, ML-ACCEPT: Machine-Learning-enhanced Automated Circuit Configuration and Evaluation of Power Converters. (Department of Energy, DoE) （参与） 。 

  2019.10——2020.05，In-vehicle senior people with mild cognitive impairment driving performance evaluation in real world scenario.  (UM-Toyota Research Institute) （参与）。 

  US NIH funded research UCLA生物医学系与里根医学院合作研究：Network perturbations: specificity of general anaesthetic actions on interneuron subpopulations，2016.09——2018.09，（参与）。 

  台湾“中山科学研究院”项目：监测仪经由临床试验及医师standard整合分析与调整之研究，2015.09——2016.08（参与）。 

  代表性研究成果 

  期刊论文：

[1] Chen, K., Chai S.L, Xie T.L., Liu, Q., Ai, Q., & Ma, L., & Ma, L* (2024). EEG Spatial Inter-Channel Connectivity Analysis: A GCN-Based Dual Stream Approach to distinguish mental fatigue status. Artificial Intelligence in Medicine 

[2] Ai, Q., Zhao, M., Chen, K., Liu, Q., He, D., Li, Z., & Ma, L* (2024). Development and application of graphene sensors in human-computer interaction: A review. IEEE Sensors Journal.

[3] Liu, Q., M.C.,Cai, Chen, K., Ai, Q., & Ma, L* (2023). Reconstruction of Adaptive Leaky Integrate-and-Fire Neuron to Enhance the Spiking Neural Networks Performance by Establishing Complex Dynamics. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 

[4]Chen, K., Liu, Z., Liu, Q., Ai, Q., & Ma, L*. (2022). EEG-based mental fatigue detection using linear prediction cepstral coefficients and Riemann spatial covariance matrix. Journal of Neural Engineering. 19(6). 

[5]Ai, Q., Zhao. M, Zhao, X., Ma, L*., Liu, Q., & Chen, K. (2022). Flexible Coding Scheme for Assistive Robot Efficient Control Driven Brain Motor Imagery based on Deep Learning. Journal of Neural Engineering 19(5), 056008. 

[6]K Chen, Xie TL., Ma, L*., Ai, Q.S. & Liu Q. (2022). A Two-stream Graph Convolutional Networks with Brain Connectivity Networks for Anesthetized States Detections. IEEE Transactions on Neural System and Rehabilitation Engineering. 30, 2077-2087. 

[7]Zhao, X., Liu, D., Ma, L*., Liu, Q., Chen, K., Xie, S. & Ai, Q., (2021). Deep CNN model based on serial-parallel structure optimization for four-class motor imagery EEG classification. Biomedical Signal Processing and Control, 72, p.103338. 

[8]Xie, T., Chen, K., Ma, L*., Ai, Q., Liu, Q., & Hudson, A. E. (2021, November). Brain Connectivity Analysis in Anesthetized and Awake States: an ECoG Study in Monkeys. In 2021 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC) (pp. 117-120). IEEE. 

[9]Liu, Q., Zheng, W., Chen, K., Ma, L., & Ai, Q. (2021). Online detection of class-imbalanced error-related potentials evoked by motor imagery. Journal of Neural Engineering, 18(4), 046032.  

[10]Ma, L., Liu, W.T., & Hudson, A, E. (2019). Propofol anesthesia increases long-range corticocortial interaction within the oculomotor system in macaque monkeys. Anesthesiology, 130.4 (2019): 560-571. 

[11]Liu, Q., Ma, L., Fan, S. Z., Abbod, M., Lu, C. W., Jen, K. K., ... & Shieh, J. S. (2018). Design and Evaluation of a Real Time Physiological Signals Acquisition System Implemented in Multi-Operating Rooms for Anesthesia. J Med Syst, 42:148. 

专利： 

[1]刘泉; 蔡旻成; 马力; 陈昆；发明专利：一种基于神经元复杂动力学的脉冲神经类脑智能分类方法。  

[2]马力; 陈昆; 刘泉; 艾青松等; 发明专利：基于胶囊神经网络的脑启发式自动驾驶辅助系统及方法 。 

[3]陈昆; 魏欣; 马力; 刘泉; 艾青松；发明专利：一种基于脑电溯源和偶极子选择的运动想象分类方法。 

[4]马力；刘泉；艾青松；陈昆；发明专利：一种基于图卷积神经网络的麻醉深度监测方法及系统。