刘爱萍 (Aiping Liu)
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个人简介
任职于北京大学公共卫生学院社会医学与健康教育系,副教授,硕士生导师。北京医科大学医学硕士(流行病学)、北京大学医学部医学博士(流行病与卫生统计学)。曾在新西兰奥克兰大学临床试验研究中心做访问学者。主编《健康管理学》《健康管理实务》《健康评价技术》《健康监测技术》,参编多部教材,主审《社区预防服务指南》,参译《护理健康促进》。兼任中华医学会健康管理学分会教育与培训学组委员等多项学术职务。
教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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通过跨频段交互增强的单通道脑电图睡眠分期
Expert Systems
IF2.3
基于EEG的情绪识别的领域敏感时空特征丢弃方法
基于主要时频成分分析的具有可解释性的运动想象BCI
Refine Then Fusion:基于视觉-语言协作的鲁棒3D脑MRI合成
临床先验知识启发的特权知识蒸馏用于可靠的胰腺病变分类
Medical Image Analysis
IF11.8
Ding, W.; Liu, A.; Wu, L.; Cui, H.; Fang, B.; Chen, X. 针对主题无关SSVEP-BCIs的数据增强方法:基于同时空间-能量表示。IEEE Trans. Biomed. Eng. 2026, 1–17. [Google Scholar] [CrossRef]
通过数据增强提升鲁棒性HD-sEMG手势识别对电极偏移的实时性和多样性
通过联合风格特征和内容表示增强的独立于被试的SSVEP-BCI
一种用于手部轨迹估计的EEG-sEMG异步时频渐进融合模型
任务相关的有效连接建模用于认知功能预测
早产儿肠道微生物群组装与神经发育(PIGMAN)队列研究:一项前瞻性、纵向队列研究的方案
CHILDREN-BASEL
IF2.1
基于状态空间模型的EEG记录中眼电伪迹的高效去除
IEEE Sensors Journal
IF4.5
基于PPG的多尺度交叉注意力融合的连续动脉血压估计
基于单通道EEG的睡眠分期,结合节律表示与对比学习
DTSF:一种带有数据增强的用于颅内脑电图分类的双分支时空融合模型
双域自一致性增强的深度展开网络用于加速MRI重建
小鼠负性情绪相关行为与放电的联合研究
ICFusion:基于可逆特征增强和跨模态特征平衡的多模态图像融合
IEEE Sensors Journal
IF4.5
成人膜性肾病患者的毛细血管共沉积IgG和IgA的特征

