1.导师基本情况 （限600字，包括：学习经历、工作经历、出国进修访问、各类学术兼职、获得的各种学术名誉、主要研究方向等） 工学博士，讲师，硕士生导师。2022年博士毕业于郑州大学电气与信息工程学院，后入职郑州轻工业大学计算机学院。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。主持国家自然科学青年基金和省科技攻关项目各1项、参与其他省部级项目5项。发表论文10余篇，其中以第一作者发表中科院一区top期刊论文2篇、中科院二区top期刊论文3篇；申请发明专利12件，授权专利5件。担任Engineering Applications of Artificial Intelligence、Computers in Biology and Medicine、Applied intelligence等SCI期刊、生物医学工程学杂志、计算机工程与应用等中文期刊审稿人。个人学术主页：https://orcid.org/0000-0002-1295-8991 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 （各类学术论文、鉴定项目、获奖项目和专利等） 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) 授权发明专利： [1]基于深度学习与诊断规则的心拍形态识别方法及系统[P]. CN114098749A, 2024-03-13. (第二发明人，已授权，ZL202111651395.8) [2]一种基于知识图谱的心肌梗死智能辅助验证方法及系统[P]. CN114246591A, 2024-03-13. (第二发明人，已授权，ZL202111651413.2) [3] 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. CN113951893B, 2023-01.04. (第二发明人，已授权，ZL202111460169.1) [4] 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[P]. CN109730672B, 2022-02-11. (第二发明人，已授权，ZL201910095801.3) [5] 一种多导联心电信号复合特征提取方法及对应监测系统[P]. CN109674464B, 2021-04-30. (第二发明人，已授权，ZL201910087975.5) 3.在研项目 （主要承担的研究项目等） [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] 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 [3] 校博士基金项目，基于知识推理的心肌梗死发病时期预测与可解释性研究，202301-202512，10万元，在研，主持 | 
