赖欣怡
博士，研究员，研究组组长
Email: laixinyi@@gdiist.cn
个人简介：
赖欣怡博士，现任广东智能科学与技术研究院研究员，认知神经网络磁共振成像与调控研究组组长。她的研究聚焦于：（1）脑机智能融合技术；（2）感知、认知及元认知高级脑功能。赖博士于2011年在台湾交通大学取得电控工程博士学位，于2012至2015年先后在美国北卡罗来纳大学教堂山分校和台湾长庚大学从事博士后研究。2015至2024年，赖博士任职于浙江大学系统神经与认知科学研究所，担任PI岗研究员，并负责浙江大学7T磁共振脑影像中心的运行管理与创新技术开发。2024年11月，赖博士加入广东智能科学与技术研究院。赖博士为中国神经科学学会神经病学基础与临床分会、中国认知科学学会神经与精神影像专委、浙江省神经科学会学等多个学会委员，并担任国际学术期刊《ACS Chemical Neuroscience》副主编，同时担任Psychoradiology、Scientific Reports及3个Frontiers期刊的编辑。主持或参与了10余项国家及省部级科研基金项目，迄今在国际主流SCI期刊发表论文60余篇，获得10项发明专利（一项美国专利），当前H指数为28。赖博士荣获中国工程院颁发的“中国工程前沿杰出青年学者”称号，及中国发明协会“发明创业奖银奖”。
认知神经网络磁成像与调控研究组:
本研究组聚焦于脑机智能融合技术的创新与应用，通过生物、医学、工程、信息等多学科的交叉整合与创新，致力于开发光、声、电、磁多模态脑机智能融合技术，建立多模态数据融合算法，系统探讨各层次认知神经网络的时空动态演变规律。研究组以技术革新与理论研究并行推进的方式开展前沿研究工作，旨在加速脑科学领域的前沿探索和临床应用发展。
主要研究方向：
（1） 脑机智能融合技术：开发多模态兼容的关键器件，构建集光、声、电、磁为一体的多模态脑机智能融合技术。建立多模态数据融合算法，构建系统化知识体系，实现双向集成的脑机智能融合技术，从而深入探究大脑的工作机制及脑疾病的病理机制。
感知、
（2） 认知与元认知高级脑功能：基于多模态磁共振成像技术，系统探讨感知、认知和元认知不同阶段的脑功能网络时空动态变化，揭示各层次脑网络的特征和动态演变规律。通过功能磁共振成像结合无创神经调控技术，研究神经调控在认知增强中的作用机制、长期效应及安全性。
代表论著：
[1] Qu SX, Shi SH, Quan ZY, GaoY, Wang MM, Wang, YM, Pan G, Lai HY*, Roe AW*, Zhang XT* (2023 Aug) Design and Application of a multimodality-compatible 1Tx/6Rx RF coil for monkey brain MRI at 7T, Neuroimage, 276:120185.
[2] Tang WX#, Shen T#, Huang YQ, Zhu WJ, Zhu C, Ma JH, Wang YQ, Zhao JP, Li T*, Lai HY* (2023 Mar) Exploring structural and functional alterations in drug-naïve obsessive-compulsive disorder patients: an ultrahigh field multimodal MRI study, Asian J Psychiatr, 81:103431.
[3] Shen T#, Yue YM#, Ba F, He TT, Tang XC, Yu YX, Lv W*, Zhang BR*, Lai HY* (2022 Dec) Diffusion along perivascular spaces as marker for impairment of glymphatic system in Parkinson’s disease, npj Parkinson Dis, 8(1):174.
[4] Shen T, Yue YM, Zhao S, Xie JJ, Chen YX, Tian J, Lv W, Lo Cy, Hsu YC, Kober T, Zhang BR*, Lai HY* (2021 Feb) The role of brain perivascular space burden in early-stage Parkinson’s disease, npj Parkinson Dis, 7, 12.
[5] Shen T*, Yue YM, He TT, Huang C, Qu BY, Lv W, Lai HY* (2021 Feb) The association between the gut microbiota and Parkinson's disease, a meta-analysis, Front Aging Neurosci, 13:636545. (IF: 5.702, 80/ 272in Neurosiences) High Cited Paper
[6] Chen BW#, Yang SH#, Lo YC, Wang CF, Wang HL, Hsu CY, Kuo YT, Chen JC, Lin SH, Pan HC, Lee SW, Yu X, Qu BY, Kuo CH, Chen YY*, Lai HY* (2020 Sep) Enhancement of hippocampal spatial decoding using a dynamic q-learning method with a relative reward using theta phase precession, Int J Neural Syst, 30(9):2050048.
[7] Lai HY, Younce JR, Albaugh DL, Kao YCJ, Shih YYI* (2014 Jan) Functional MRI reveals frequency-dependent responses during deep brain stimulation at the subthalamic nucleus or internal globus pallidus, NeuroImage, 84:11-18.
[8] Lai HY, Liao LD, Lin CT, Shih YY, Chen YY*, Tsang S, Chang JY (2012 Jun) Design, simulation and experimental validation of a novel flexible neural probe for deep brain stimulation and multichannel recording, J Neural Eng, 9:036001. (IF: 5.379, 42/96 in Engineering, Biomedical category)
