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郝冬梅

发布日期:2021-06-21    作者:     来源:    点击:

郝冬梅 ,博士生/硕士生导师

E-mailhaodongmei@bjut.edu.cn

通讯地址:

北京市朝阳区平乐园100号,

北京工业大学环境与生命学部,北京100124


教育背景

先后获得天津大学、中国协和医科大学生物医学工程专业工学学士、理学硕士,北京工业大学模式识别与智能系统工学博士。

工作经历

先后在首都医科大学生物医学工程系、北京工业大学生命科学与生物工程学院、北京工业大学环境与生命学部工作。

研究方向

智能化生理测量,医学模式识别

课程教学

电路分析基础,医学仪器综合设计,医学模式识别与人工智能。

奖项荣誉

北京工业大学优秀硕士论文指导奖7项、本科特优毕业设计 1 项 ;北京工业大学优秀教育教学成果奖一等奖和二等奖;北京市科技进步奖三等奖等。  

主要科研项目

[1] 基于子宫肌电的早产预测研究,比尔&梅琳达盖茨基金

[2] 腹电式动态胎儿监护仪,国家重点研发计划

[3] 手抓握时大脑皮层与上肢肌肉间信息传输的研究,国家自然科学基金

[4] 皮下脂肪厚度检测仪的研制,北京市教委项目

主要论文论著

[1] Xiaoxiao Song, Xiangyun Qiao, Dongmei Hao* et al. Automatic Recognition of Uterine Contractions with Electrohysterogram Signals Based on the Zero-Crossing Rate. Scientific Reports. 2021

[2] Jin Peng, Dongmei Hao*, Lin Yang et al. Evaluation of electrohysterogram measured from different gestational weeks for recognizing preterm delivery: a preliminary study using random Forest. biocybernetics and biomedical engineering, 2020, 40:1–11

[3] Dongmei Hao*, Qian Qiu, Xiya Zhou et al. Application of decision tree in determining the importance of surface electrohysterography signal characteristics for recognizing uterine contractions. Biocybernetics and biomedical engineering, 2019, 39: 806– 813

[4] Dongmei Hao*, Jin Peng, Ying Wang et al. Evaluation of convolutional neural network for recognizing uterine contractions with electrohysterogram. Computers in Biology and Medicine. 2019, 113: 103394

[5] Dongmei Hao*, Yang An, Xiangyun Qiao et al. Development of Electrohysterogram Recording System for Monitoring Uterine Contraction. Journal of Healthcare Engineering, 2019, 4230157

[6] Jin Peng, Dongmei Hao*, Haipeng Liu et al. Preliminary study on the efficient electrohysterogram segments for recognizing uterine contractions with convolutional neural work. BioMed Research International. 2019, 3168541