个人信息

樊晨晨，北京理工大学预聘助理教授、特别副研究员。入选国家“博士后创新人才支持计划”（博新计划），清华大学高层次青年人才计划“水木学者”。获中国自动化学会“博士论文一等学位论文”、中国科学院院长优秀奖、国家奖学金等荣誉。博士毕业于中国科学院自动化研究所，随后在清华大学电子工程系从事博士后研究。

主要研究方向包括人工智能、AI for Science、多模态大模型及领域智能体，并面向智慧医疗与智能遥感等场景展开研究。已发表学术论文20余篇，申请专利与软著10余项；担任中国计算机学会（CCF）机器人专委会执委，以及 IJCNN Chair、ICRA Session Chair 等职务。

 

News: 长期招收硕士生，并欢迎优秀本科生参与科研实习。组内科研经费与算力资源充足，与清华大学、中国科学院自动化研究所、华为等单位保持长期紧密的合作关系，可为学生提供良好的学术交流平台。欢迎具有人工智能、计算机、电子信息、自动化、生物医学工程、遥感、数学等相关背景，或对上述方向有持续兴趣的同学联系并报考（联系邮箱：fanchenchen@bit.edu.cn; fanchenchen123@126.com）。

 

代表性成果

1. TR-GAN: Multi-session Future MRI Prediction with Temporal Recurrent Generative Adversarial Network. IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI).

2. Graph Reasoning Module for Alzheimer’s Disease Diagnosis: A Plug-and-Play Method. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering (TNSRE).

3. TR-TransGAN: Temporal Recurrent Transformer Generative Adversarial Network for Longitudinal MRI Dataset Expansion. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (TCDS).

4. BGL-Net: A Brain-Inspired Global-Local Information Fusion Network for Alzheimer’s Disease Based on sMRI. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (TCDS).

5. RS-MoEGAN: Sparse Mixture-of-Experts for Cross-Modal Remote Sensing Image Generation. Chinese Journal of Aeronautics (CJA).

6. Bilinear neural network with 3-D attention for brain decoding of motor imagery movements from the human EEG. Cognitive Neurodynamics.

7. Group feature learning and domain adversarial neural network for aMCI diagnosis system based on EEG. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

8. Enhancing Vision-Language Models With State Space Models for Remote Sensing Tasks. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).

 

承担科研项目

1. 国家自然科学基金青年科学基金项目（C类），主持，2026.01-2028.12

2. 博士后创新人才支持计划，主持，2024.06-2026.06

3. 中国博士后科学基金面上资助，主持，2025.07-2026.06

4. 国家自然科学基金面上项目，合作单位负责人，2027.01-2030.12

5. 国家某部委重点项目，参与，2023.12-2025.07