韩闯

姓名

韩闯

职称

讲师

学科/专业学位类别

计算机科学与技术/电子信息

研究方向

医疗大数据与人工智能

1.导师基本情况

工学博士，讲师，硕士生导师，中原科技创新青年拔尖人才。计算机科学与探索期刊青年编委。主要研究兴趣包括数据挖掘与机器学习、医学信号分析与疾病智能诊断、知识图谱等。主持国家级项目1项，省级项目2项。发表论文20余篇，授权发明专利6件。欢迎对医学大数据分析等医工交叉方向感兴趣的同学联系报考研究生，个人邮箱：hanchuang@zzuli.edu.cn

2.代表性成果

代表性学术论文：

[1] Han C, Que W, Wang S, et al. QRS complexes and T waves localization in multi-lead ECG signals based on deep learning and electrophysiology knowledge[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 199: 117187. (SCI-IF:8.665，中科院1区)

[2] Han C, Pan S, Que W, et al. Automated localization and severity period prediction of myocardial infarction with clinical interpretability based on deep learning and knowledge graph[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 209: 118398. (SCI-IF:8.665，中科院1区)

[3] Han C, Sun J, Bian Y, et al. Automated detection and localization of myocardial infarction with interpretability analysis based on deep learning [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72:1-12.(SCI-IF:5.332，中科院2区)

[4] Han C, Shi L. ML-ResNet: a novel network to detect and locate myocardial infarction using 12 leads ECG[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020, 185: 105138. (SCI-IF:7.027，中科院2区)

[5] Han C, Shi L. Automated interpretable detection of myocardial infarction fusing energy entropy and morphological features[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2019, 175: 9-23. (SCI-IF:7.027，中科院2区)

已授权发明专利：

[1]基于知识图谱的冠心病多模态数据特征提取方法.ZL202311242845.7,2024-08-06.

[2]基于深度学习与诊断规则的心拍形态识别方法及系统. ZL202111651395.8, 2024-03-13.

[3]一种基于知识图谱的心肌梗死智能辅助验证方法及系统. ZL202111651413.2, 2024-03-13.

[4]一种结合深度学习和电生理知识的多导联心电信号特征点提取方法. ZL202111460169.1, 2023-01.04.

[5]一种用于多导联心电信号的特征提取方法及对应监测系统.ZL201910095801.3, 2022-02-11.

[6]一种多导联心电信号复合特征提取方法及对应监测系统.ZL201910087975.5, 2021-04-30.

3.在研项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，融合专家知识和深度学习的心肌梗死早期辅助诊断研究，202401-202612，30万元，在研，主持。

[2] 中原英才-中原科技创新青年拔尖人才项目，基于数据增强和知识图谱的可解释冠心病辅助诊断研究，202501-202612，50万元，在研，主持。

[3] 河南省科技攻关项目，基于知识图谱的心肌梗死早期诊断及精准定位关键技术研究，202401-202512，10万元，在研，主持。