孙庆华
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个人信息Personal Information
副研究员 硕士生导师
性别：男
毕业院校：华南理工大学
学历：博士研究生毕业
学位：博士
所在单位：控制科学与工程学院
入职时间：2025-02
学科：生物医学工程
办公地点：千佛山校区创新大厦B607
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面向“健康中国2030”重大需求，长期聚焦智能医学与重大心血管疾病防治交叉前沿，致力于动态系统机器学习及其在心血管疾病精准诊断与预警研究。针对传统静态模型难以刻画心血管系统非线性、时变演化特性的核心挑战，提出以心电动力学图（CDG）为表征基础的“动–静融合”分析方法，构建覆盖“筛查—预警—监测”全链条的智能辅助系统，并在北京阜外医院、山东大学齐鲁医院等多中心完成前瞻性临床验证
- 王聪 , 梁春苗 , 陈玉国 , 孙庆华 and 庞佼佼. Concurrent Analysis of Dynamic and Static Features for Classifying Cardiac Rhythms. 《IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT》, 2024, 73,
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- 王聪 , 曲皆锐 , 陈玉国 , 孙庆华 , 张付凯 and 吴伟明. An interpretable shapelets-based method for myocardial infarction detection using dynamic learning and deep learning. PHYSIOLOGICAL MEASUREMENT, 2024, 45,
- 王聪 , 孙庆华 , 陈玉国 , 庞佼佼 and 刘汝刚. A multi-lead group network for myocardial infarction detection and localization based on clinical knowledge-driven and dynamic-static feature fusion. Expert Systems with Applications, 2025, 274,
- 王聪 , 孙庆华 , 陈玉国 and 杨建民. Multi-phase ECG dynamic features for detecting myocardial ischemia and identifying its etiology using deterministic learning. Biomedical Signal Processing and Control, 2024, 88,
- 王聪 , 孙庆华 , 陈玉国 , 刘汝刚 , 姬冰 and 陈填锐. Early detection of myocardial ischemia in 12lead ECG using deterministic learning and ensemble learning. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2022, 226,
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