学科带头人：	常春起教授
人员：	常春起、张治国、黄淦、梁臻、许振、蔡嘉月
主要研究方向：	1. 神经信息处理机制及神经信息解码 2. 基于脑影像的精神疾病诊断与治疗 3. 情感计算与认知智能 4. 脑机接口 5. 类脑计算
主要成果：	1.国家自然科学基金7项，其他省部级及深圳市级科研项目和课题20余项，深圳大学顾建军院士工作站 2.近3年发表SCI论文30余篇，包括NeuroImage, Cerebral Cortex, Human Brain Mapping, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering等国际知名期刊

团队简介：

        团队依托深圳大学院士工作站及深圳大学神经系统疾病临床研究中心，以神经信息处理机制及神经信息解码为核心科学问题，发展神经工程技术及类脑智能，结合基础、认知、工程与临床，实现产学研一体化。以脑疾病患者、植入SEEG电极的癫痫患者、正常被试、模式动物、类脑器官等为研究对象，结合智能信息处理技术与神经计算模型，研究大脑感知、记忆、语言、情绪等认知功能的神经信息提取、解码及调控等，揭示认知过程的大脑结构、功能及网络机制，利用数字孪生脑、脑机接口、神经调控、行为干预、虚拟现实等技术，实现对视听障碍、语言障碍、情绪障碍、意识障碍等认知障碍及癫痫、疼痛等神经系统疾病的智能诊疗与干预。

        团队拥有人、动物和细胞、类脑模拟三个研究平台，支持从宏观、介观、微观三个层面研究大脑神经信息处理机制和认知功能，实现信息解码、神经调控、类脑智能三位一体的基础及应用方面的特色研究。主要特色为发挥信息科学与生物医学工程特长，发展先进的神经信息获取与处理手段，采集从人到动物到神经细胞（包括类脑器官）的宏观、介观、微观多尺度神经活动信息，构建大脑神经信息处理及认知功能模型，并通过大规模脉冲神经网络模拟大脑神经信息处理机制，解构大脑信息处理及认知功能，进一步应用于脑疾病的诊疗、防治与康复，以及发展大脑神经信息处理启发的类脑人工智能。

        团队主要从细胞、动物、病人脑片、病人、健康被试、类脑计算模型等对神经信息处理进行微观、介观、宏观方面的研究，旨在阐明相关脑功能疾病神经信息处理机制及开发类脑智能应用。本多学科交叉团队在细胞和动物方向拥有重编程多能干细胞、基因编辑、类脑器官培养、离体神经网络培养、微流控技术、动物电生理记录与调控、动物行为学、光遗传、钙成像、生物信息学等技术和经验，在人类神经信息处理方面从事颅内脑电、介观脑成像、神经调制、神经反馈、脑机接口以及传统的头皮多通道EEG/MEG、fMRI、fNIRs等脑功能成像，类脑计算方面从事机器学习、深度学习、脉冲神经网络类脑模拟、神经机器人等方面的研究。