个人简历：
何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师，中国科学院特聘核心岗位研究员，中国科学院大学岗位教授，上海科技大学特聘教授。分别于1994年（本科），1997年（硕士）毕业于大连海事大学，1997-1999在大连海事大学任助教；2002年在中国科学院自动化研究获博士学位，同年留所工作，先后任助研（2002年），副研（2004年），研究员（2011年）。2003-2004在美国罗切斯特大学放射系做博士后研究，2008年1-3月，在加拿大滑铁卢大学做高级研究学者，2014.10-2015.4在美国北卡大学教堂山分校做访问教授。
何晖光博士先后主持包括7项国家自然科学基金（包括2项重点）、2项863项目、国家重点研究计划课题等多个重要项目。先后获得国家科技进步二等奖两项（排二、排三），北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖（排三），获中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院“卢嘉锡青年人才奖”等奖项，其研究领域为脑科学、人工智能，医学影像分析，脑-机接口等，其研究结果在IEEE TPAMI/TNNLS/TCYB/TMI, NeuroImage, HBM, MedIA, ICML等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章200余篇。是中科院青年创新促进会优秀会员，建国七十周年纪念章获得者。自动化学报编委，中国图象图形学报编委。IEEE高级会员, CCF/CSIG杰出会员。
研究领域：
主要研究方向包括：
1、脑-机接口
研发脑-机接口中多模神经信号获取新理论与新方法、并对脑-机接口中的神经信息进行解析，包括脑电的实时伪影抑制，节律波的提取与分析，基于fMRI的脑功能区定位及脑电活动时空模式分析，眼动与脑电数据的同步采集与联合分析，以及以上算法的在线实现，在此基础上实现基于虚拟现实的BCI实验平台和多模态脑-机接口原型系统及相应的软件平台。
2、神经影像计算--基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究
为了探讨深度学习的理论基础，我们将利用深度神经网络来进行视觉信息编码和解码，希望由此找到深度学习的类脑生物基础，并揭示大脑视觉计算的机制。重点突破多模态信息融合和针对复杂自然场景刺激的脑信息解码难题。
具体包括： (1) 视觉信息编解码研究:研究大脑对视觉刺激的加工机制，对图像信息、语义信息的神经加工过程进行解析，对观看到的图像进行重建。 (2)非侵入式脑机接口研究:研究快速神经解码算法，开发运动意图解码的在线脑-机接口系统。
3、基于多模态影像的医学影像大数据处理方法及应用
利用模式识别与图像处理技术，将其应用在医学影像上，并结合临床信息加以分析，结合多模态影像数据，研发基于深度学习、类脑智能的医学影像大数据处理方法。希望能够找到与特定疾病相关的影像特征，辅助医生进行早期诊断，临床治疗和预后评估。具体研究内容包括医学图像的分割、配准、可视化、形状分析和fMRI功能分析，大脑网络分析等。目前感兴趣的疾病包括弱视、青光眼等。
代表性论文：
Changde Du, Kaicheng Fu, Jinpeng Li, Huiguang He, Decoding Visual Neural Representations by Multimodal Learning of Brain-Visual-Linguistic Features, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IEEE TPAMI),2023/3/30, Early Access, DOI: 10.1109/TPAMI.2023.3263181
K. Fu, C. Du, S. Wang and H. He, Improved Video Emotion Recognition with Alignment of CNN and Human Brain Representations, in IEEE Transactions on Affective Computing, doi: 10.1109/TAFFC.2023.3316173.
Zhongyu Huang, Changde Du, Yingheng Wang, Kaicheng Fu, and Huiguang He, Graph-Enhanced Emotion Neural Decoding, IEEE Transactions on Medical Imaging(IEEE TMI), 2023, 42(8):2262-2273, DOI: 10.1109/TMI.2023.3246220
Jinpeng Li, Shuang Qiu, YuanYuan Shen, ChengLin Liu, Huiguang He, Multisource transfer learning for cross-subject eeg emotion recognition, IEEE Transactions on Cybernetics, 2020,50(7), pp:3281-3293, DOI:10.1109/TCYB.2019.2904052
Changde Du,Changying Du,Lijie Huang,Huiguang He,Reconstructing perceived images from human brain activities with Bayesian deep multiview learning,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2019, 30(8), pp:2310-2323,DOI:10.1109/TNNLS.2018.2882456
更多见：http://nica.net.cn/achievements/t20230814_1063.htm
