庞雅静

作者: 时间:2020-09-23 点击数:

庞雅静

副教授、硕士生导师

电子邮箱:

yajingpang@zzu.edu.cn

办公室:

电气与信息工程学院3203

研究方向:

医学影像人工智能、神经精神疾病脑网络研究

教育背景

2013/09-2020/06,电子科技大学,生物医学工程,博士

2017/09-2018/10,哥伦比亚大学,医学院,联合培养博士

2009/09-2013/06,信阳师范大学,电子信息工程,本科

工作经历

Ø  2025/01-至今,郑州大学,电气与信息工程学院,副教授

Ø  2022/02-2024/12,郑州大学,电气与信息工程学院,讲师

Ø  2020/07-2022/01,郑州大学,电气工程学院,讲师

学术兼职

Ø  中国生物医学工程学会会员,河南省康复医学会智能装备与产品转化分会委员

Ø  多个权威期刊特约审稿人,如NeuropsychopharmacologyPsychological   MedicineHuman   Brain MappingProgress   in Neuropsychopharmacology & Biological PsychiatryJournal of   Affective disorders

奖励与荣誉

Ø  2024年,河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖

Ø  2024年,指导本科生立项“省级大学生创新训练项目”

Ø  2023年,河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文一等奖

Ø  2022年,第一届河南省博士后创新创业大赛“最佳创意奖”

Ø  2022年,河南省创新创业优秀博士后

科研项目

Ø  (主持)国家自然科学基金青年项目(62103377),2022.01-2024.12

Ø  (主持)河南省重点研发与推广专项项目(科技攻关)(252102311096),2025.01-2026.12

Ø  (主持)河南省重点研发与推广专项项目(科技攻关)(222102210076),2022.01-2023.12

Ø  (主持)河南省高等学校重点科研项目(22A416013),2022.01-2023.12

Ø  (主持)郑州大学一流本科课程项目,(2024ZZUYLKC067),2024.09-2025.12

Ø  (参与)科技部科技创新2030“脑科学与类脑研究重大项目子课题,(2022ZD0208503),2022.08-2027.07

Ø  (参与)国家自然科学基金面上项目(62173310),2022.01-2025.12

Ø  (参与)国家自然科学基金面上项目(61876114),2019.01-2022.12

Ø  参与)国家自然科学基金青年项目(61806042),2019.01-2021.12

Ø  (参与)国家自然科学基金面上项目(81771919),2018.01-2021.12

代表文章

[1]   Pang Y, Zhao S, et al. Individual structural covariance connectome   reveals aberrant brain developmental trajectories associated with childhood   maltreatment. Journal of Psychiatric Research, 2025, 181, 709-715.

[2]   Liu G, Xu J, Zhao S, Zhang R, Li X, Guo S, Pang Y*. Deep feature   dendrite with weak mapping for small-sample hyperspectral image   classification. International Journal of Machine Learning and Cybernetics,   2024, 15, 5667-5681.

[3]   Pang Y, Zhao S, et al. Enduring effect of abuse: Childhood   maltreatment links to altered theory of mind network among adults. Human   Brain Mapping, 2022, 43(7): 2276-2288.ESI高被引论文)

[4]   Pang Y, Wei Q, et al. Enhanced default mode network functional   connectivity links with electroconvulsive therapy response in major   depressive disorder. Journal of Affective Disorders, 2022, 306: 47-54.ESI高被引论文)

[5]   Zhang J, Zhao T, Zhang J, Zhang Z, Li H, Cheng B, Pang Y*, Wu H*, Wang   J*. Prediction of childhood maltreatment and subtypes with personalized   functional connectome of large-scale brain networks. Human Brain Mapping,   2022, 43(15): 4710-4721.

[6]   Liu G, Pang Y, et al. Dendrite Net with acceleration module for faster   nonlinear mapping and system identification. Mathematics, 2022. 10(23): 4477.

[7]   Pang Y, Zhang H, et al. Combined static and dynamic functional   connectivity signatures differentiating bipolar depression from major   depressive disorder. Australian and New Zealand Journal of Psychiatry, 2020,   54(8): 832-842.

[8]   Candelas C*, Pang Y, et al.   Differences in brain structure and function in children with the FTO   obesity-risk allele. Obesity Science & Practice, 2020, 6(4): 409-424.

[9]   Pang Y, Chen H, et al. Transdiagnostic and diagnosis-specific dynamic   functional connectivity anchored in the right anterior insula in major   depressive disorder and bipolar depression. Progress in   Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 2018, 85: 7-15.

[10] Pang Y, Chen H, et al.   Extraversion and Neuroticism Related to Topological Efficiency in White   Matter Network: An Exploratory Study Using Diffusion Tensor Imaging   Tractography. Brain Topography, 2019, 32(1): 87-96.

[11]   Pang Y#, Cui Q#, et al. Extraversion modulates   functional connectivity hubs of resting-state brain networks. Journal of   Neuropsychology, 2017, 11(3): 347-361.

[12]   Yang Y, Cui Q*, Pang Y, et al. Frequency-specific alteration of   functional connectivity density in bipolar disorder depression. Progress in   Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 2021, 104: 110026.

[13]   Yang Y, Cui Q*, Lu F, Pang Y, et al. Default mode network subsystem   alterations in bipolar disorder during major depressive episodes. Journal of   Affective Disorders, 2021, 281: 856-864.

[14]   Chen H, Lu F, Guo X, Pang Y, et al. Dimensional analysis of atypical   functional connectivity of major depression disorder and bipolar disorder.   Cerebral Cortex, 2022, 32(6): 1307-1317.

[15]   Lu C, Li B, Zhang Q, Chen X, Pang Y, et al. An individual-level   weighted artificial neural network method to improve the systematic bias in   BrainAGE analysis. Cerebral Cortex, 2023, 33(10): 6132-6138.

专利

[1] 刘刚,尧德中,徐佳颖,庞雅静. 一种运动神经通路建模与分析方法及相关装置. 发明专利, 申请号: 202311103582.12023.

[2] 刘刚,尧德中,庞雅静,徐佳颖,张锐. 基于共性特征的运动神经通路模型重构方法及相关装置. 发明专利, 申请号: 202311103576.62023.

[3]   刘刚,尧德中,庞雅静,徐佳颖,李晓媛,张锐. 分级校准肌肉激活信号的神经通路模型构建方法及相关装置. 发明专利, 申请号: 202311103561.X2023.

其他信息

Ø  团队长期从事基于磁共振成像和人工智能技术的脑疾病诊疗研究,解析脑疾病的神经机制、识别早期预警与诊断生物标记物、以及开发有效的神经调控手段。

Ø  欢迎热爱脑科学,且具有熟练编程能力和英文读写能力,以及自主性强的学生加入课题组。

 

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