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佘青山

博士 教授 | 博导

学位：博士

职务：

研究方向：人工智能、机器学习、脑-机接口、医学图像分割与识别

职称：教授

毕业院校：浙江大学

地址：第二教学楼南308

邮箱：qsshe@hdu.edu.cn

邮编：310018
  • 个人简介
  • 教育经历
  • 工作经历
  • 社会职务
  • 研究领域
  • 教学与课程
  • 科研项目
  • 论文与著作
  • 专利成果
  • 软件成果
  • 荣誉及奖励

   佘青山，男，博士，教授，博士/硕士生导师。中国自动化学会会员、人工智能学会会员、电子学会会员，国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等通讯评审专家，广东省和辽宁省自然科学基金会评专家，天津市科学技术奖评审专家，浙江省高新技术企业认定评审专家。

       2007年毕业于浙江大学控制系工业控制技术国家重点实验室，获控制科学与工程专业工学博士学位，同年加入杭州电子科技大学自动化学院。2014.09至2015.09在美国Drexel大学生物医学工程系做高级访问学者。研究领域包括：机器学习与脑机接口、医学信号处理、人机混合智能等。主持国家自然科学基金项目3项、省部级项目7项，参与国家863计划项目、国家自然科学基金项目、浙江省重点研发计划项目、浙江省国际科技合作项目等10余项。以一作或通讯作者发表论文80余篇，其中IEEE汇刊在内的SCI期刊论文46篇，入选全球前2%顶尖科学家年度科学影响力榜单。获发明专利授权42件，转让和许可13件。担任SCI期刊Biomedical Engineering Letters, Frontiers in Human Neuroscience的副主编，IEEETPAMI, TNNLS, TCyber, TII, JBHI, TIM, TNSRE, TCDS, Elsevier Information Fusion, Information Science, Neural Networks, ESWA, EAAI, CMPB, Neurocomputing, ISA Transactions,自动化学报, 电子学报等期刊的审稿人，2024年荣获IEEE TIM杰出审稿人。担任国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等通讯评审专家，广东省和辽宁省自然科学基金会评专家，天津市科学技术奖评审专家，浙江省高新技术企业认定评审专家。杭州电子科技大学优秀硕士论文指导教师，指导研究生在中国研究生创新实践系列大赛中荣获国奖8项和省部级奖10余项，国家奖学金7名，浙江优秀毕业生3名。

       2024年被评为杭州电子科技大学“育人之星”，2022年获得中国仪器仪表学会科技进步一等奖，2022年获首批“杭电钱江学者”杰出青年，2021年获得校“邱均平颜金莲研究生教育奖励基金”研究生教育优秀团队奖，2016年被评为杭州电子科技大学“三育人”先进教师。




[1]  中国自动化学会会员、人工智能学会会员、电子学会会员

[2]  国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等通讯评审专家，广东省和辽宁省自然科学基金会评专家，天津市科学技术奖评审专家

[3]  浙江省高新技术企业认定评审专家，中控技术5T专家

[4] 担任IEEETPAMI, TNNLS, TCyber, TII, TIM, JBHI, TNSRE, TCDS, Elsevier Information Fusion, Information Science, Neural Networks, ESWA, CIBM, EAAI, CMPB, Neurocomputing, ISA Transactions,自动化学报, 电子学报, 控制理论与应用, 中国生物医学工程学报等期刊的审稿人

智能人机交互、康复机器人、医学图像辅助诊断


[1] 智能人机交互：(1) 研究脑机接口与类脑智能相关的电生理机制、信号处理方法，探索中枢神经与肌肉之间的功能联系，为运动功能康复进展评估提供可靠的生物标记；(2) 研究高精度、模型泛化能力强的解码模型，包括弱监督学习、迁移学习、深度学习等，减少新用户训练时间，提高脑机接口的适应性和实用性。

[2] 康复机器人：融合脑机接口、神经肌肉电刺激、机械外骨骼等技术，研发具有神经肌肉电刺激反馈的主动康复训练与评估系统，实现运动功能障碍的主动康复和精准评估。

[3] 医学图像辅助诊断：基于医学图像等多模态数据，研究人工智能、图像识别、深度学习等方法，实现目标分割、识别、病灶诊断，并辅助医疗机器人的路径规划和导航应用。


欢迎对上述研究方向感兴趣的学生报考博士生/硕士生，具备刻苦钻研精神，良好的数学、编程和英语听说读写能力，学科背景包括人工智能、自动化、计算机、生物医学工程、数学等。


本科生： 微型计算机原理与接口技术，机器学习

研究生：脑机接口、时频分析与小波变换, 模式识别

纵向科研

[1]  基于脑肌协同干预和度量迁移学习的主动康复研究(62371172)，国家自然科学基金面上项目，2024.01-2027.12，主持，在研

[2]  多模态协同表征的跨域情绪识别及应用研究(LZ26F010007)，浙江省自然科学基金重点项目，2026.01-2028.12，主持，在研.

[3]  脑机接口中多场景度量迁移学习方法研究(LZ22F010003)，浙江省自然科学基金重点项目，2022.01-2024.12，主持，已结题

[4]  基于脑肌电Copula因果模型的上肢运动功能康复评估研究(61871427)，国家自然科学基金面上项目，2019.01-2022.12，主持，已结题

[5]  基于运动想象脑功能网络的节点加权支持向量分类方法研究(61201302)，国家自然科学基金青年项目，2013.01-2015.12，主持，已结题

[6]  主持完成浙江省自然科学基金面上项目(LY15F010009、Y1090761)，浙江省科技计划项目(2012C33075)，工业控制技术国家重点实验室开放基金项目(ICT1215)

[7]  参与国家863计划项目(2008AA04Z212、2007AA04Z165)，浙江重点研发计划(尖兵领雁)项目(2024C03092、2023C03026、2019C04018)，浙江省国际科技合作项目(2013C24016)，企业委托横向项目(KYH063122023)


横向科研

[1] 主持"基于深度学习的微表情识别研发"、“基于深度学习的医学影像分割与识别研发”等横向项目，ZL201410738486.9、ZL201410107868.1、ZL200910098336.5等发明专利转让项目

[2] 参与基于人工智能的数字康复系统及关键技术研发(KYH063122023)等企业委托横向项目

论文

[1]  Qingshan She*,  Senda Gao, Chenqi Zhang, Feng Fang, Jian Wang, Anton Zhilenkov, Yingchun Zhang. GMCDA: Graph-based multi-source conditional distribution domain adaptation network for EEG recognition of emotions [J]. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2026. DOI: 10.1109/THMS.2026.3654245

[2] Qingshan She*, Songkai Sun, Yuliang Ma, et al. LUCF-Net: lightweight U-shaped cascade fusion network for medical image segmentation [J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025, 29(3): 2088-2099.

[3]  Qingshan She*, Chengjun Li, Tongcai Tan, et al. Improved few-shot learning based on triplet metric for motor imagery EEG classification [J]. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems, 2025, 17(4): 987-999.

[4]  Qingshan She*, Tie Chen, Feng Fang, et al. Discriminative adversarial network based on spatial-temporal-graph fusion for motor imagery recognition [J]. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2025, 12(3): 972-983.

[5]  Qingshan She*, Chenqi Zhang, Feng Fang, et al. Multisource associate domain adaptation for cross-subject and cross-session EEG emotion recognition [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 2515512.

[6]  Qingshan She*, Guomei Jin, Renfei Zhu, Michael Houston, Ouguan Xu, Yingchun Zhang. Upper limb cortical-muscular coupling analysis based on time-delayed back maximum information coefficient model [J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023, 31: 4635-4643.

[7]  Qingshan She*, Tie Chen, Feng Fang, et al. Improved domain adaptation network based on Wasserstein distance for motor imagery EEG classification [J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2023, 31: 1137-1148.

[8] Chang Yu(学生), Qingshan She*, Michael Houston, et al. Multiscale intermuscular coupling analysis via complex network-based high-order o-information [J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2025, 33: 310-320.

[9]  Hao Song(学生), Qingshan She*, Feng Fang, et al. Domain generalization through latent distribution exploration for motor imagery EEG classification [J]. Neurocomputing, 2025, 614: 128889.

[10] Renfei Zhu(学生), Qingshan She*, Rihui Li, et al. Neurovascular coupling analysis based on multivariate variational Gaussian process convergent cross-mapping [J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2024, 32: 1873-1883.


著作

2010年有幸加入了由清华大学张文增教授组织、机械工业出版社出版的“Bruno Siciliano, Oussama Khatib. Springer Handbook of Robotics. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008”的翻译团队，具体负责第C部分“Sensing and Perception”的第21章“Sonar Sensing”和第F部分“Field and Service Robotic”的第55章“Robots for Education”的翻译工作。

[1]   佘青山, 石鑫盛, 马玉良. 一种基于脑电互信息的多源流形嵌入特征选择方法. 中国发明专利, ZL 202211445940.2, 已授权, 授权公告号: CN 115758118B, 授权公告日: 2026.02.17.

[2]   佘青山, 李俊昊, 张启忠. 一种基于黎曼流形切空间对齐的主传输迁移成分识别方法. 中国发明专利, ZL 2022 1 1482033.5, 已授权, 授权公告号: CN 115935140 B, 授权公告日: 2026.01.02.

[3]    沈凯威, 佘青山, 马玉良, 席旭刚. 基于多域注意力融合网络的情绪识别方法. 中国发明专利, ZL 202411612412.0, 已授权, 授权公告号: CN 119557728 B, 授权公告日: 2025.10.31.

[4]    许海棋, 佘青山, 孟明, 陈强, 斯辉健. 基于特征解耦的 EEG-INIRS深度融合的认知状态分类方法. 中国发明专利, ZL 202411622630.2, 已授权, 授权公告号: CN 119397339 B, 授权公告日: 2025.10.17.

[5]    佘青山, 金国美, 马玉良, 孙明旭, 申涛. 一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202211682883.X, 已授权, 授权公告号: CN 116010782 B, 授权公告日: 2025.08.26.

[6]    佘青山, 陈炫琦, 马玉良, 席旭刚. 一种基于RGB图像的轻量化三维手部姿态估计方法. 中国发明专利, ZL 202211628762.7, 已授权, 授权公告号: CN 115880724 B, 授权公告日: 2025.08.15.

[7]    佘青山, 蔡寅昊, 洪宽华, 范影乐. 多源脑电迁移的源域选择方法. 中国发明专利, ZL 202111564098.X, 已授权, 授权公告号: CN 114254676 B, 授权公告日: 2025.08.05.

[8]    佘青山, 张宸琪, 马玉良, 吴秋轩, 张波涛. 基于度量的几何对齐迁移学习的脑电信号分类方法. 中国发明专利, ZL 202111614564.0, 已授权, 授权公告号: CN 114282616 B, 授权公告日: 2025.08.05.

[9]    佘青山, 陈铁, 席旭刚, 张启忠, 汪婷. 一种基于领域泛化的脑电度量迁移学习方法. 中国发明专利, ZL 202111680497.2, 已授权, 授权公告号: CN114330753B, 授权公告日: 2025.7.15.

[10]    佘青山, 石鑫盛, 马玉良, 孟明, 陈云. 一种基于度量迁移学习的脑电信号识别方法. 中国发明专利, ZL 202111649698.6, 已授权, 授权公告号: CN114330559B, 授权公告日: 2025.7.15.

[11]   佘青山, 李俊昊, 高云园, 武薇, 范影乐. 一种基于度量学习的源域选择方法. 中国发明专利, ZL 202111680626.8, 已授权, 授权公告号: CN114330451B, 授权公告日: 2025.7.15.

[12]  佘青山, 胥阳, 杨勇, 陈云. 基于双通道密集连接的肺结节检测方法及装置. 中国发明专利, ZL 202111522143.5, 已授权, 授权公告号: CN114240873B, 授权公告日: 2025.05.30.

[13] 王洪安, 佘青山, 范影乐, 罗志增. 基于高斯Copula传递熵的肌间耦合网络分析方法. 中国发明专利, ZL 202010715620.9, 已授权, 授权公告号: CN111931129B, 授权公告日: 2025.06.03.

[14]   佘青山, 陈炫琦, 武薇, 高云园, 范影乐. 基于注意力引导空域图卷积简单循环单元的动态手势识别方法. 中国发明专利, ZL 202111398259.2, 已授权, 授权公告号: CN114202801B, 授权公告日: 2025.01.14.

[15]   佘青山, 苏佳豪, 马玉良, 张启忠, 张卫. 基于多通道表面肌电信号分解的传递熵耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202111564088.6, 已授权, 授权公告号: CN 114041808 B, 授权公告日: 2025.01.10.

[16]   佘青山, 陈磊, 孟明, 席旭刚. 一种基于相似矩阵的保持目标域局部结构的风格迁移方法. 中国发明专利, ZL 202111564016.1, 已授权, 授权公告号: CN 114254675 B, 授权公告日: 2024.12.06.

[17]   王洪安, 佘青山, 马玉良, 高云园. 一种卒中后上肢肌间协同耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202010715643.X, 已授权, 授权公告号: CN 111708983B, 授权公告日: 2024.06.07.

[18]   佘青山, 王洪安, 马玉良, 高云园. 基于时变Copula互信息的肌间耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202011278635.X, 已授权, 授权公告号: CN 112509689B, 授权公告日: 2024.05.17.

[19]   佘青山, 吴亚婷, 马玉良, 孙明旭, 申涛. 基于R藤Copula传递熵的多变量因果关系方法. 中国发明专利, ZL 202111248265.X, 已授权, 授权公告号: CN 114137832 B, 授权公告日: 2024.03.29.

[20]   佘青山, 金国美, 等. 一种基于多层次神经肌肉耦合特征信息融合的分类方法. 中国发明专利, ZL 202111674185.0, 已授权, 授权公告号: CN 114387668, 授权公告日: 2024.02.27.

[21]   赵俊男, 佘青山, 等. 基于多流空间注意力图卷积SRU网络的骨架动作识别方法. 中国发明专利, ZL 202011618844.4, 已授权, 授权公告号: CN 112733656B, 授权公告日: 2024.02.06.

[22]   佘青山, 张献雄, 等. 子带目标对齐共空间模式的脑电信号跨被试分类方法. 中国发明专利, ZL 202011422720.9, 已授权, 授权公告号: CN 112528834B, 授权公告日: 2024.02.02.

[23]  佘青山, 王洪安, 等. 一种R藤Copula互信息的肌间耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202011031460.2, 已授权, 授权公告号: CN 112130668B, 授权公告日: 2024.02.02.

[24] 王洪安, 佘青山, 等. 基于混合Copula互信息的肌间耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202010715642.5, 已授权, 授权公告号: CN 111931606B, 授权公告日: 2023.07.23.

[25] 周宇凯, 佘青山, 等. 迁移半监督宽度学习的脑电信号分类方法. 中国发明专利, ZL 202010715929.8, 已授权, 授权公告号: CN 111914708B, 授权公告日: 2023.09.12.

[26]  佘青山, 吴启凡, 等. 基于不平衡修正半监督学习的道边空气污染预测方法. 中国发明专利, ZL 201811541675.1, 已授权, 授权公告号: CN 109657858B, 授权公告日: 2023.06.23.

[27] 佘青山, 王洪安, 等. 多尺度时频肌间耦合分析方法. 中国发明专利, ZL 202010727716.7, 已授权, 授权公告号: CN 111708978B, 授权公告日: 2023.05.02.

[28] 佘青山, 汲继跃, 等. 最优区域共空间模式的运动想象脑电信号分类方法. 中国发明专利, ZL 201911210107.8, 已授权, 授权公告号: CN 111091074B, 授权公告日: 2023.04.25.

[29] 佘青山, 穆高原. 基于关节点时空简单循环网络和注意力机制的动作分类方法. 中国发明专利, ZL 201811557815.4, 已授权, 授权公告号: CN 109376720B, 授权公告日: 2022.01.08.

[30] 佘青山, 邹杰, 等. 基于图平衡正则化的半监督超限学习机分类方法. 中国发明专利, ZL 201910665201.6, 已授权, 授权公告号: CN 110598728B, 授权公告日: 2021.11.09.

[31] 佘青山, 邹杰, 等. 基于协同表示的安全半监督超限学习机分类方法. 中国发明专利, ZL 201811453638.5, 已授权, 授权公告号: CN 109858511B, 授权公告日: 2021.04.30. 

[32] 佘青山, 陈康, 等. 一种基于双规则主动超限学习机的多类脑电分类方法. 中国发明专利, ZL 201811577681.2, 已授权, 授权公告日: 2020.10.27. 

[33] 佘青山, 马鹏刚, 等. 一种MEMD张量线性拉普拉斯判别的肌电特征提取方法. 中国发明专利, ZL 201711012999.1, 已授权, 授权公告日: 2020.08.11. 

[34] 佘青山, 田卓, 等. 基于空间几何约束深度学习的疲劳识别方法. 中国发明专利, ZL 201710261386.5, 已授权, 授权公告日: 2020.06.23. 

[35] 佘青山, 耿雪青, 等. 基于滞后阶数自适应选择的多变量因果关系分析方法. 中国发明专利, ZL 201710261770.5, 已授权, 授权公告日: 2020.02.28. 

[36] 佘青山, 马玉良, 等. 基于NA-MEMD和GMM聚类的有用信号识别方法. 中国发明专利, ZL201610893229.1, 已授权, 授权公告日: 2019.07.26. 

[37] 佘青山, 陈希豪, 等. 基于双支持向量机概率输出的多类脑电模式在线识别方法. 中国发明专利, ZL201410738486.9, 已授权, 授权公告日: 2017.09.19. 

[38] 佘青山, 杨伟健, 等. 基于多特征点集活动形状模型的实时头部姿态估计方法. 中国发明专利, ZL201410107868.1, 已授权, 授权公告日: 2017.02.08. 

[39] 佘青山, 昌凤玲, 等. 一种双树复小波与共空间模式结合的脑电特征提取方法. 中国发明专利, ZL201310433905.3, 已授权, 授权公告日: 2015.04.29. 

[40] 佘青山, 罗志增, 等. 基于通道加权支持向量的运动想象脑电分类方法. 中国发明专利, ZL201210190008.X, 已授权, 授权公告日: 2014.05.28. 

[41] 佘青山, 孟明, 等. 基于脑功能网络邻接矩阵分解的脑电特征提取方法. 中国发明专利, ZL201210189995.1, 已授权, 授权公告日: 2014.03.05. 

[42] 佘青山, 孟明, 等. 基于支持向量数据描述的膝上假肢多运动模式识别方法. 中国发明专利, ZL200910098336.5,已授权, 授权公告日: 2011.01.05. 

[43] 苏宏业, 佘青山, 古勇, 董利达, 王建新. 基于压缩域的场景变化实时检测方法. 中国发明专利, ZL200610155059.3, 已授权, 授权公告日: 2009.06.10. 

[44] 佘青山，钱振华，姚学权. 一种移位机. 实用新型专利, ZL202020256112.4, 已授权, 授权公告号: CN202022207430.4, 授权公告日: 2021.07.30.

[45] 武子卓(本科生)，佘青山，崔浩南(本科生)，徐紫斌(本科生). 一种基于机器视觉深度学习的芯片识别装置. 实用新型专利, ZL202420904200.9, 已授权, 授权公告号: CN222459045U, 授权公告日: 2025.02.11.

[46] 李琛(本科生)，佘青山，吴荣祥(本科生)，余忠良(本科生). 一种具有多种认证方式的智能门锁. 实用新型专利, ZL202020256112.4, 已授权, 授权公告号: CN211851310U, 授权公告日: 2020.11.03.


[1]  基于头部运动位置判别的嵌入式智能轮椅上位机软件V1.0,1129796,2015SR242710,2015-12-03

[2]  基于主动形状模型的头部姿态估计系统软件V1.0,0596304,2013SR090542,2013-08-27

[3]  基于头势有无意图判别控制的人机接口系统软件,0563639,2013SR057877,2013-06-14

[4]  基于自适应阈值的脑电信号去噪软件,0756836,2014SR087592,2014-06-30

[5]  核酸纯化仪软件V1.0,0170137,2009SR043138,2009-09-28

[6]  多模态融合的意图感知型智能轮椅控制系统软件,0686003,2014SR016759,2014-02-13

[7]  仪器管理软件,0170146,2009SR043147,2009-09-27

[8]  机械加工厂销售帐务信息管理系统软件V1.0,0164189,2009SR037190,2009-09-05

[9]  制药提取工序信息处理系统软件V1.0,0168596,2009SR041597,2009-09-23

[10]  大气污染物浓度预测系统软件,软著登字第2673143号,2018SR344048,2018-05-16

[11]  基于路网拓扑和考虑权重的超标排放车辆最短路径跟踪匹配系统软件,软著登字第2673151号,2018SR344056,2018-05-16

[12]  移动污染源遥测误差补偿系统,软著登字第2673122号,2018SR344027,2018-05-16

[13]  移动污染源监测节点优化部署软件,软著登字第2893908号,2018SR564813,2018-07-18


[1]  杭州电子科技大学“育人之星”，2024年

[2]  首批“杭电钱江学者”杰出青年，2022年

[3]  城市移动污染源监测系统关键技术及应用, 中国仪器仪表学会科技进步奖，一等奖，2022年

[4]  首批“邱均平颜金莲研究生教育奖励基金”研究生教育优秀团队奖，2021年

[5]  杭州电子科技大学“三育人”先进教师，2016年

[6]  杭州电子科技大学优秀硕士论文指导教师

[7]  第二届研究生“十佳导师”，2021年

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