艾盛楠，女，汉族，中共党员，理学博士，中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室任助理研究员。个人邮箱：acn745383187@163.com

一、近期主要论文

[1]SShheennggnnaann AAii; Chengming Wang; Wenxin Zhang; Jui-Cheng Hsieh; Zhengyu Chen; Bin He; Xiao Zhang; Ning Zhang; Ying Gu; Ping Xue; Fully automatic prediction for efficacy of photodynamic therapy in clinical port-wine stains treatment: a pilot study, IEEE Access, 2020, 8(无)

[2]SShheennggnnaann AAii; STN-PFC circuit related to attentional fluctuations during non-movement decision-making, Neuroscience, 2024, 553(无)

[3]Hai-Ling Zang; Sheng-Nan Ai; Yu-Hong Liang; Microtensile bond strength to sealercontaminated dentin after using different cleaning protocols, Journal of Dental Sciences,2021, 17(1)

[4]Shengnan Ai; Chengming Wang; Wenxin Zhang; Wenchao Liao; Juicheng Hsieh; Zhenyu Chen; Bin He; Xiao Zhang; Ning Zhang; Ying Gu; Ping Xue; Machine-learning classification of port wine stain with quantitative features of optical coherence tomography image, IEEE Photonics Journal, DOI:10.1109/JPHOT.2019.2952903, 2019, 11(6)

[5]Chengming Wang; Yi-Jing You; Shengnan Ai; Wenxin Zhang; Wenchao Liao; Xiao Zhang;Juicheng Hsieh; Ning Zhang; Bihua Tang; Ci-Ling Pan; Ping Xue; Multi-frame speckle reduction in OCT using supercontinuum pumped by noise-like pulses, Journal of Innovative Optical Health Sciences, DOI: 10.1142/S1793545819500093, 2019, 12(2)

二、近期参与项目

[1]国家自然科学基金委员会, 面上项目（2025）, 黑质电刺激调控帕金森病情景记忆功能障碍的神经机制研究,49万,在研,参与

[2]国家自然科学基金委员会, 面上项目（2020）,光学相干层析成像超分辨方法的实验探索,59万,结题,参与

[3]北京市自然科学基金委, 大兴培育项目（2025）,基于深度学习的自动脑结构分割及智能路径规划应用于致痫网络精准定位的研究,30万,在研,参与

[4]北京市自然科学基金委, 北京市青年科学基金重点项目（2023）,脑深部电刺激治疗帕金森病的机制及应用研究,100万,在研,参与

[5]科技部, 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2020）,复杂不确定条件下无人集群系统态势感知和认知, 333万,结题,参与

[6]清华大学, 清华大学国际大科学项目培育专项,脑与智能光学观测装置预研（2020）,20万,结题,参与

三、论著之外的代表性研究成果和学术奖励

[1]薛平; 张晓; 霍天成; 王成铭; 陈天元; 廖文超; 艾盛楠; 章文欣; 谢睿程; 一种基于光计算的光谱光学相干成像系统, 2017-04-19, 中国, ZL2015101074967 (专利)

[2]薛平; 张晓; 王成铭; 章文欣; 廖文超; 艾盛楠; 彭彰凯; 一种高信噪比的光计算光学相干成像系统,2020-09-22, 中国, ZL201710138075X (专利)

[3]薛平; 张晓; 霍天成; 王成铭; 陈天元; 廖文超; 艾盛楠; 章文欣; 谢睿程; 一种基于光计算的扫频光学相干成像系统, 2017-03-01, 中国, ZL2015101089106 (专利)