杨建利，男，1987年生，博士，讲师。主要研究方向为生理信号智能分析、智能医学影像、人工智能算法。近年来主要从事脑科学方向研究，对脑机制、脑影像、脑信号和眼动信号进行解析，并应用于精神类疾病、老年退行性疾病的临床辅助诊断中。

作为项目负责人，主持国家自然科学青年基金项目1项，河北省自然科学青年基金项目1项，河北省普通高等学校科学研究重点项目1项，全讯600cc大白菜官网游戏董事长基金1项，横向课题3项。参与国家区域联合基金重点项目、面上项目、青年项目和河北省自然科学基金等省部级项目10余项；以第一作者或通讯作者发表学术论文10余篇；参与申请并授权发明专利4项。获河北省科技进步奖二等奖2项。

代表性研究成果如下：

1. 国家自然科学青年基金项目，基于动态心电图深度特征迁移和多源特征融合的心源性猝死预测研究，62006067，2021.01-2023.12，24万，主持。

2. 河北省自然科学青年基金项目，基于心电信号深度特征迁移的心源性猝死智能预测研究，F2021201008，2021.01-2023.12，6万元，主持。

3. 河北省高等学校科学技术重点项目，融合心率变异性信号多域特征的心源性猝死智能预测，ZD2021013，2021.01-2023.12，10万元，主持。

4. Jianli Yang, Jiaqi Fan, Aobo Cheng, Wuji Zhao, Danting Wu, Wei Cui, Yunshu Zhang*, Xiuling Liu*. Hemodynamic analysis of the frontal cortex using multi-task fNIRS in major depressive disorder. Journal of Affective Disorders, 2022, 315:206-212.

5. Jianli Yang, Yang Bai, Feng Lin, Ming Liu, Zengguang Hou, Xiuling Liu*. A novel electrocardiogram arrhythmia classification method based on stacked sparse auto-encoders and softmax regression. International Journal of Machine Learning & Cybernetics, 2018, 9(10):1733-1740.

6. Jianli Yang, Bo Zhang, Hongrui Wang, Feng Lin, Yechen Han, Xiuling Liu*. Automated characterization and classification of coronary atherosclerotic plaques for Intravascular Optical Coherence Tomography. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 2019, 39(3):719-727.

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