研究方向

认知计算、脑信息编解码、机器学习应用。主要利用信号处理、复杂网络建模、机器学习与深度学习等方法对医学图像（功能磁共振成像，fMRI）进行数据分析与挖掘，理解人脑智能信息的加工处理机制，实现脑信息编解码、脑疾病影像学早期诊断预测等方面应用，希望为人工智能辅助医疗、类脑计算提供理论和方法支持。

个人简介

内容建议使用宋体或微软雅黑（小四号字）

教育简历

2014.09-2018.07 天津大学 计算机应用技术 博士

2011.09-2014.01 北京科技大学 计算机科学与技术 硕士

2007.09-2011.06 北京科技大学 计算机科学与技术 学士

工作履历

2018.08-至今,银河集团9873.cσm计算机系

学术兼职

内容建议使用宋体或微软雅黑（小四号字）

课程教学

本科生教学：《自然语言处理》、《电路分析基础-1》、《机器学习基础》

科研项目

主持国家自然科学基金青年项目、北京市自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金、北京市博士后基金和朝阳区博士后基金等项目。

主要论文论著

[1] Yin Liang, Gaoxu Xu. Multi-level functional connectivity fusion classification framework for brain disease diagnosis. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022.

[2] Yin Liang, Baolin Liu, Hesheng Zhang. A convolutional neural network combined with prototype learning framework for brain functional network classification of autism spectrum disorder. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2021.

[3] Yin Liang, Gaoxu Xu, Sadaqat ur Rehman. Multi-scale attention-based deep neural network for brain disease diagnosis. Computers, Materials & Continua. 2022.

[4] Yin Liang, Baolin Liu. Cross-subject commonality of emotion representations in dorsal motion-sensitive areas. Frontiers in Neuroscience, 2020.

[5] Yin Liang, Baolin Liu, Junzhong Ji, Xianglin Li. Network representations of facial and bodily expressions: evidence from multivariate connectivity pattern classification. Frontiers in Neuroscience, 2019.

[6] Yin Liang, Baolin Liu, Xianglin Li, Peiyuan Wang. Multivariate pattern classification of facial expressions based on large-scale functional connectivity. Frontiers in Human Neuroscience, 2018.

[7] Yin Liang, Baolin Liu, Junhai Xu, Gaoyan Zhang, Xianglin Li, Peiyuan Wang, Bin Wang. Decoding facial expressions based on face-selective and motion-sensitive areas. Human Brain Mapping, 2017.