李东海，清华大学能源与动力工程系副教授，博士生导师。
研究方向：多变量控制，非线性控制，复杂热力系统控制。近期研究兴趣：PID控制，ADRC控制，水轮发电机控制，气化炉控制。
在PID控制系统，多变量控制系统，自抗扰控制系统及其在热力系统中的应用获得一系列理论结果和工程应用。基于自抗扰控制（ADRC）的思想，系统地研究了 1)高阶系统、2)非最小相位系统、3)非线性系统、4)参数时变系统、5)多变量系统、6)分布参数系统、7)复动力系统的控制参数整定规律和鲁棒性能分析方法，提出一种简单有效的 ADRC 整定方法。通过大量仿真和动模实验进行了验证。 包括：循环流化床锅炉、火电厂机炉协调、气化炉、水轮发电机组、过热汽温、磨煤机、高压直流输电系统、静止移相器和励磁系统、汽门和励磁协调、发电机励磁和SVC协调、双旋翼、飞行器自动驾驶、航天器姿态控制、燃烧振荡等。完成了一系列热力过程ADRC试验，包括：1）炉膛负压，2）锅炉风量，3）低温加热器水位，4）磨煤机出口风温，5）过热器温度，6）机炉协调。解决了 ADRC 工程实现问题，在泰州电厂 1000MW燃煤机组、广东 300WM和1000MW 燃煤机组，山西同达电厂300WM循环流化床机组获得成功应用。
在国内外发表控制科学论文120篇，主持或参加自然科学基金，航天科学基金，电力系统控制，热力过程控制，大型电站仿真系统等三十项研究项目。指导硕士生30名，博士生12名，博士后7名，本科生10名，访问教授2名。
兼任中国仿真学会(CAS)理事，生命系统仿真专业委员会委员，清华大学亚洲研究中心运营委员会委员。IFAC动力系统控制委员会委员，ICCAS程序委员会委员。
通信地址：（100084）北京清华大学能源与动力工程系热能动力仿真与控制研究所。
E-mail:lidongh@tsinghua.edu.cn
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报告题目：自抗扰控制及其应用
Active Disturbance Rejection Control and its Application
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ADRC思想与方法: 由于工业过程中无法建立精确动态模型，因此利用扩张状态观测器实时估计和补偿动态过程中内扰外扰和动态不确定性，在技术哲学上与现代控制理论假设完全不同。基于自抗扰控制（ADRC）的核心思想，系统地研究了高阶系统、非最小相位系统、非线性系统、参数时变系统、多变量系统的自抗扰控制参数整定规律和鲁棒性能分析方法，提出一种简单有效的 ADRC 整定方法。
ADRC仿真与应用：根据不同应用领域被控过程的特点对 ADRC 进行改进，并通过大量实例仿真和动模实验进行了验证。 包括：循环流化床锅炉、火电厂机炉协调、气化炉、水轮发电机组、过热汽温、磨煤机、四水箱水位、高压直流输电系统、静止移相器和发电机励磁系统、单机汽门和励磁协调、多机汽门和励磁协调、发电机励磁和SVC协调、倒立摆、双旋翼、X-Cell50 微型直升机、飞行器自动驾驶、航天器姿态控制、燃烧振荡、燃料电池微网协调等。解决 ADRC 工业实现过程中的工程问题，在泰州电厂 1000MW燃煤机组、广东 300WM、1000MW 燃煤机组，山西同达电厂300WM循环流化床机组获得成功应用。
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金晶华东理工大学教授，博士生导师，信息科学与工程学院自动化系主任，脑-机接口专业期刊Brain Computer Interfaces副编；脑机接口顶级期刊Journal of Neural Engineering编委，SCI期刊Journal of Neuroscience Methods和Applied
Sciences 编委,SCI期刊Computational Intelligence
and Neuroscience客座编委；IEEE Senior Member,日本理化学研究所访问科学家, 2017年国际脑-机接口大奖 (BCI Award)评审委员会委员（亚洲2人）。担任美国International
BCI meeting；欧洲International BCI Conference和IEEE SMC会议等多个脑-机接口领域重要国际会议和研讨会的主席，协主席和委员等。相关研究成果已在Journal of Neural Engineering, IEEE Transactions on Neural Systems
and Rehabilitation Engineering自动化学报等上发表论文80余篇，其中SCI期刊论文 40余篇，SCI他引1086次，ESI高被引论文7篇，学术谷歌引用2600余次,H指数31，2015-2019年连续五年入选中国高被引学者榜。被评为Journal of
Neural Engineering和 Biological Psychology等4个SCI期刊的杰出审稿人，2016年被选为英国物理学会(IOP)的"年度评审人"（中国至今入选2人），获2018年上海市自然科学二等奖（第一完成人）。
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报告题目：脑-机接口系统优化与应用
脑-机接口技术旨在人与计算机之间建立一条不依赖语言、动作的全新信息传输通道。这种技术可以有效帮助残疾人和语言障碍病人在一定程度上重新获得他们失去的控制和信息交互能力。近年来，脑-机接口技术在医疗康复和生活辅助方面已经取得了一些进展，脑-机接口技术的研究已逐渐从实验室进入到康复中心和医院病房等实际应用环境，为失去或暂时失去运动机能的病人创造与外界交流的新渠道，帮助他们提高生活质量; 为运动机能损伤病人提供康复辅助手段，如中风康复和受伤肢体康复等。本次报告围绕P300脑-机接口和运动想象脑-机接口展开相关介绍，主要涉及基于脑-机接口的信息交互系统，轮椅控制系统和脑卒中康复系统等。基于以上这些系统，详细介绍P300的刺激模式\编码技术，运动想象范式，运动模态识别算法和临床应用方法等。
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师丽,清华大学自动化系教授，国家教学名师。主要从事智能控制、故障诊断、生物神经机制与编码模型领域的科研工作。主持完成军口863项目、国家自然科学基金、教育部博士点基金和河南省杰出人才计划等30余项国家级和省级重点项目。作为第一完成人获得省级科技进步二等奖2项，完成国家级鉴定6项，已授权国家发明专利6项。提出了心电自适应提取辅助冠心病诊断方法，已成功在省多家三甲医院临床应用；提出了模糊自适应网络（ANFIS）的多模型故障诊断方法，成功实现气动执行器的故障诊断；提出基函数超完备基实现视觉图像重构的理论，并对初级视觉皮层中视像整体特征的稀疏表象模型做了深入研究。作为第一主持人获得国家教学成果二等奖、国家级精品课程、国家双语教学示范课程等国家级教学成果4项；作为主编在清华大学和科学出版社出版论著3部，《智能控制理论及应用》被评委国家"十二五规划教材"。获得、全国模范教师、全国教育系统巾帼建功标兵、河南省优秀科技专家、宝钢优秀教师特等奖等荣誉称号。2012年获得政府津贴。
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报告题目：基于大数据的心肌梗死智能辅助诊断方法
心肌梗死在冠心病中最具致命性，死亡率最高。心肌梗死在心电图上具有特异性的改变且心电检测具有便捷性和无创性。针对心肌梗死患者的长时间实时心电监护和辅助诊断，对于保障患者生命安全和争取最佳治疗时机至关重要。心肌梗死心电信号具有亚型多、形态变化复杂等特点，医生误诊率高，因此构建心肌梗死智能辅助诊断方法，对于减轻医生工作负担，提高基层医生诊断水平具有重要意义。本报告重点介绍了本课题组在心肌梗死智能辅助诊断方面的研究进展。首先，深度挖掘临床医生诊断心梗的逻辑，构建心肌梗死诊断的知识图谱。在此基础上，收集包含不同亚型、性别、年龄的临床心肌梗死数据，清洗数据筛选典型样本，构建心肌梗死大数据集合。然后，构建针对大量人群的心肌梗死泛化智能辅助诊断模型。在深度学习的框架下建立12导联心电信号整体信息和局部细节信息融合的特征感知网络，并结合心电信号时空关系映射，构建心肌梗死泛化智能辅助诊断模型，对其在大量人群心肌梗死识别的有效性进行验证，并通过可视化方法探讨心肌梗死智能辅助诊断模型的可解释性。最后，针对心肌梗死临床亚型数据不全等小样本学习的问题，我们研究了基于人体ECG产生原理的心肌细胞自动机（CA）仿真模型，生成符合心肌梗死生理特征的伪心电图，探讨生成数据对诊断结果的影响。
谢叻，博士，博士后，上海交通大学国家数字化制造技术中心教授，生物医学工程学院兼职教授，博士生导师，上海交通大学医疗机器人研究院院长助理。中华医学会数字医学分会副理事长，中国仿真学会医疗仿真分会副主任委员，中国机械工程学会生物制造工程分会理事，上海生物医学工程学会医用机器人专委会主任委员。主持完成了国家"863"项目《基于中国数字人的人体运动系统虚拟现实研究》、国家自然科学重大项目课题《手术虚拟仿真与手术评价的基础理论和关键技术研究》、国家科技支撑计划重点项目课题《下肢残障者平衡功能分析训练系统的研制及临床应用》、国家自然科学基金面上项目《完全胸腔镜下心脏微创虚拟手术力觉反馈关键技术研究》等。
?以第一作者以及通讯作者在国内外重要期刊等发表学术论文百余篇。作为第一发明人申请国家发明专利35项，其中25项获得授权。作为第一完成人获得12项软件著作权。
?主要研究方向：手术机器人，康复机器人，虚拟手术。
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报告题目：《智能型微创手术机器人》
机器人突破了人眼、手臂的局限，具有人手无法相比的稳定性、重现性及精确度。外科机器人手术创伤小，出血少，恢复快，存活率和康复率显著提高，逐渐地成为微创外科手术的主要潮流。
与临床外科医生合作，就制约肝脏、整形等微创外科发展的关键问题深入研究，研究微创外科中灵活的多自由度微小器械臂，微创外科的立体视觉采集和显示。研究内容涉及微创手术机器人的共性基础难点问题，为临床手术打下基础，具有广阔的发展和应用前景。
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顾菊平，博士，南通大学教授，博士生导师。担任教育部电气类专业教学指导委员会委员、中国仿真学会生命系统建模与仿真专业委员会副主任，中国电工技术学会电气工程教育委员会副理事长等，主要从事医工结合、电机及控制、机器人及控制、新能源及控制等领域的研究。近年来主持和参与完成了十多项国家和省部级科研项目，合作出版专著和教材4部；发表论文100多篇，30多篇被SCI、EI收录；授权发明专利30余项，实用新型专利10余项。获电工行业正泰科技奖、中国自动化学会青年科学家奖、中国系统仿真学会年度优秀科技工作者、江苏省有突出贡献的中青年专家、江苏省青年科学奖、江苏省第五期"333 高层次人才培养工程"第二层次培养对象、省"青蓝工程"中青年学术带头人、省六大人才高峰计划团队、省新长征突击手标兵等荣誉称号。
报告题目：《面向脊柱融合的图像处理相关理论的研究》
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脊柱融合术是脊柱骨折治疗中较为普遍的手术方法，但常规脊柱治疗依赖于医疗人员的经验主义和一些普适性方法，无法针对患者病况的各向异性设计合适的手术建议方案。课题组围绕脊柱融合的术前方案制定，开展了相关的理论研究。其中，脊柱图像的分割和配准是脊柱目标识别、生物力学建模、有限元分析等的关键步骤和必要前提，是无创手术导航治疗的关键技术之一。课题组结合经典的医学图像分割和配准算法，分析其存在的缺陷，提出一种基于几何代数的医学图像快速处理方法，并展望脊柱图像处理未来发展趋势。同时，以腰椎病变为切入点，从理论上分析手术前后腰椎在不同生理运动情况下的应力分布，并建立腰椎段的生物力学模型，力争为脊柱骨折的治疗和术前准备等提供支撑。
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宋纯理：男，北京大学第三医院
副院长 骨科，博士生导师。中华医学会骨质疏松与骨矿盐疾病分会 委员，中国老年医学会医学装备与适老辅具分会 副会长，北京医学会骨质疏松与骨矿盐疾病分会青年委员会
副主任委员，中国老年医学会骨与关节分会骨质疏松学术工作委员会 副主任委员，中华医学会骨科分会创新与转化学组 委员，《中华医学科研管理杂志》编委。入选2010年度教育部新世纪优秀人才支持计划。
通讯地址：（100191）北京市海淀区花园北路49号 北京大学第三医院 骨科
E-mail：schl@bjmu.edu.cn
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报告题目：人工智能发展在医疗领域应用的机遇与挑战
报告简介：深度学习引发了人工智能的第三次发展浪潮，电脑硬件、互联网、大数据的突破，引爆了人工智能高速发展。中国的人工智能技术、企业蓬勃发展，在世界居于领先地位，为助推医疗事业的发展提供了发展动力。我们国家目前已进入老龄化社会，是世界上老年人口最多的国家，60岁以上老年人口数量不断增长，老龄化的加剧，老年群体医疗、保健需求的急剧增长，同时快速城市化、缺乏运动的生活方式、不良饮食习惯以及日益增加的肥胖度加剧了慢性病的上升趋势、年轻化趋势；同时我们国家面临医疗资源分布不均，卫生技术人员短缺的巨大矛盾；而且医疗领域长期被国外技术垄断，绝大多数依赖进口，具有自主知识产权的大型仪器、器械、药品需求迫切；实现"健康中国2030"的伟大目标需要借助于其它学科在临床医学中的实践与应用。临床医学的实践需求为人工智能提供了丰富的应用场景。期待人工智能与临床医学更加紧密地结合。
聂生东，1962年7月生，山东泰安人，1984年7月于山东大学数学系控制理论专业获理学学士学位；1993年7月于山东科技大学自动化专业获工学硕士学位；2000年7月于上海交通大学医学院（原上海第二医科大学）生物医学工程专业获理学博士学位。现任上海理工大学教授，生物医学工程学科博士生导师，上海理工大学学术委员会委员。兼任中国仿真学会生命系统建模与仿真专业委员委员，中国仪器仪表学会磁共振专业委员会副主委。
研究方向为医学图像智能处理与分析，基于医学影像的计算机辅助诊断技术研究。承担包括国家自然科学基金、国家科学仪器重大专项、上海市科技支撑计划、上海市自然科学基金等科研项目15项，近年来发表学术论文150余篇，其中SCI收录30余篇，EI收录50余篇；获得专利和软件著作权20多项。
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报告题目：影像组学的发展及其在肺结节检测中的应用
肺癌已经成为癌症中的"第一杀手"，其发病率和死亡率均具所有癌症之首。肺癌的恶性程度高、发病隐匿，当患者感觉肺部不适到医院进行检查时，往往已是肺癌晚期，失去了最佳治疗时机，5年存活率不足18%。但如果早期发现肺癌，经治疗后，患者的5年生存率可达60%以上。肺癌阿早期一般表现为肺结节，因此，对肺结节的检测是发现早期肺癌的关键。目前，最有效的肺结节检测手段是CT影像，但每位患者的CT扫描会产生大量影像，放射科医生每天要处理上百位患者，其工作强度非常大。长时间的人工读片，会造成身心疲惫，漏诊和误诊现象时有发生。因此，基于医学影像的计算机辅助检测技术（CAD）应运而生。传统CAD?技术只能对肺结节进行辅助检测，且检测的准确率不高。为此，2012?年荷兰学者Lambin?首次提出了影像组学（Radiomics）的概念。影像组学是传统CAD?检测技术的自然延伸。相较于传统的CAD?技术，影像组学利用多种医学影像、临床数据以及基因数据等信息建立多组学特征数据集，在不断地提取并定量分析特征数据的基础上，建立肺结节的检测模型与风险评估模型。影像组学结合多中心数据，可对肺结节区域进行更为全面的描述，能够明确地反映出同类型肺结节在不同个体中的特性差异，可有效解决肿瘤异质性难以定量评估的问题。
相较于传统的CAD?技术，影像组学方法能够提高对微小肺结节检测的准确率，同时能对检测出的结节进行风险评估及预后预测。
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杨帮华，上海大学机电工程与自动化学院教授，博士生导师，比利时Hasselt大学博士后，上海市浦江人才。目前主要研究领域为脑机接口技术、脑电波信号处理技术、虚拟现实技术，脑机工程及其康复应用。作为负责人，完成国家自然基金2项，上海市科委浦江人才计划项目1项，军方项目6项，作为子课题负责人参与国家重点研发计划项目2项。近3年主持项目经费达1000多万。指导博士生5名，硕士生近40名。主编教材及专著3部，其中《微机原理及接口技术》获上海市优秀教材，《模式识别技术及其应用》由科学出版社出版，为《高等学校应用型特色规划教材》学术编审委员会委员，中国生物医学工程学会人工智能分会智能康复及人机工程学组常务委员，上海电生理与康复技术创新战略联盟手功能康复专业委员会常务委员，《北京生物医学工程》编委。发表学术论文100余篇，其中SCI检索30多篇，EI检索40余篇，获批发明专利4部，实用新型专利6部。参加了国家自然基金委信息部主办、清华大学承办的中国脑-机接口比赛，科技含量最高的"机器人控制"项目获得第3名。是联合主办2019世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛三个单位之一，应邀在国内及国际会议做过30多次大会报告。
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报告题目：脑机交互技术及其结合VR在智能诊断及康复中的应用
脑机交互是国际前沿领域脑科学研究的一个重要方面，是近年来发展起来的一种人机交互模式。通过该技术可以直接用脑来表达想法或操纵其它设备，而不需要通过语言或肢体的动作，脑机交互技术同时可作为大脑疾病一种新的主动康复模式，通过脑电波解码大脑，并结合VR等通过视觉、触觉、听觉的闭环反馈，使患者主动反复进行特定脑区的训练，基于大脑可塑性，刺激受损神经功能的重建。将介绍脑机交互基本原理、核心的人工智能解码方法、脑机交互结合VR技术在脑卒中病人康复、戒毒诊断康复、精神抑郁症患者诊断等典型医工结合领域的具体应用，为脑机交互技术的工程及康复应用提供思路。
