李景聪，华南师范大学副教授，人工智能学院软件工程系系主任；2019年于华南理工大学自动化学院获得博士学位；主要从事机器学习、深度学习与混合神经网络及其在脑科学与脑机接口的应用研究工作；曾荣获华南理工大学优秀博士学位论文创新基金一等奖、国际脑组织分割竞赛MRBrainS Challenge第一名、广东省计算机学会优秀论文奖、两届中国脑机智能大会亮点海报获得者，以第一作者发表SCI论文20余篇；主持1项国家自然科学基金青年项目、3项广东省自然科学基金项目及1项广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目。

在IJCAI, Neural Networks, IEEE Trans. Biomedical Engineering ，IEEE Trans. Neural Systems and Rehabilitation Engineering ，Neurocomputing等国际顶级会议或权威SCI期刊上发表论文 ，并担任IEEE T HUM-MACH SYST、NEUROCOMPUTING、IEEE JBHI等多个国际期刊的审稿人。

2021.1~2023.12 主持，国家自然科学基金青年科学基金项目“跨模态多尺度脑信号特征融合网络及应用研究”，编号62006082。

2026.1-2028.12 主持，广东省自然科学基金-面上项目“通用脑电表征预训练校准方法及意识障碍辅助诊断研究”，编号 2026A1515010446。

2021.1~2023.12 主持，广东省自然科学基金青年基金项目“基于动态图神经网络的意识障碍患者脑信号解码研究 ”，编号2020A1515110294。

2021.4~2023.3 主持，广州市基础研究计划基础与应用基础研究项目“面向意识障碍患者的脑信号解码网络研究”。

2020.4-2023.3  项目成员，广州市重点领域研发计划（202007030005），“面向意识障碍患者的脑机接口技术及其临床应用”。

2019～2023 项目成员，国家自然科学基金重点项目“基于在线学习与评估的智能脑机共享控制技术与康复应用研究”，编号61836003。

2016～2019 项目成员，国家自然科学基金面上项目“面向多模态脑机接口的高维脑信号处理方法研究”，编号61573150。

[1] Jingcong Li et al., 2026 Semantically guided cross-subject EEG emotion recognition with pretrained language model, ACM MM 2026.

[2] Jingcong Li* 2025. “HARFormer: A Masked Self-Supervised Transformer-Based Model for Human Activity Recognition with Predicting Somatosensory Tokens.” IEEE Transactions On Instrumentation and Measurement 74: 1–11. doi:10.1109/TIM.2025.3584138.

[3] Jingcong Li*. 2025. “A Novel Perspective on Leveraging Hubness in VAE for Eliminating Representative Shift Vectors in Few-Shot Learning.” In Nantes, France: IEEE, 1–6. doi:10.1109/ICME59968.2025.11209098.

[4] JingCong Li*. 2025. “SemSTNet: Medical EEG Semantic Metric Learning with Class Prototypes Generated by Pretrained Language Model.” IEEE Transactions On Biomedical Engineering.

[5] Jingcong Li et al., 2024. “A Novel Self-Supervised Learning Method for Sleep Staging and Its Pilot Study on Patients with Disorder of Consciousness.” In Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci 2024), Rotterdam, the Netherlands.

[6] Jingcong Li et al., 2023. “A Novel Semi-Supervised Meta Learning Method for Subject-Transfer Brain–Computer Interface.” Neural Networks 163: 195–204.

[7] Jingcong Li et al., “A Density-Driven Iterative Prototype Optimization for Transductive Few-Shot Learning.” In IJCAI-24, IJCAI-24, 4416–24.

[8] Jingcong Li et al., “A Robust Transductive Distribution Calibration Method for Few-Shot Learning.” Pattern Recognition 163: 111488. doi:10.1016/j.patcog.2025.111488.

[9] Jingcong Li et al., 2019a. “Dilated-Inception Net: Multi-Scale Feature Aggregation for Cardiac Right Ventricle Segmentation.” IEEE Transactions on Biomedical Engineering 66(12): 3499–3508. doi:10.1109/TBME.2019.2906667.

[10] Jingcong Li et al., 2019b. “MMAN: Multi-Modality Aggregation Network for Brain Segmentation from MR Images.” Neurocomputing 358: 10–19.

[11] Jingcong Li et al., 2018. “A Hybrid Network for ERP Detection and Analysis Based on Restricted Boltzmann Machine.” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 26(3): 563–72.

IEEE JBHI(JCR一区，中科院二区，IF=4.217) 审稿人

IEEE THMS(JCR一区，中科院二区，IF=3.332) 审稿人

Neurocomputing(JCR一区，中科院二区，IF=4.072) 审稿人

2018.07 华南理工大学优秀博士学位论文创新基金，一等奖。

2018.04 国际脑组织分割竞赛MRBrainS Challenge， 第一名。

 2014.09～2019.06 博士研究生（硕博连读），华南理工大学自动化科学与工程学院

2013.09～2014.06 硕士研究生，华南理工大学自动化科学与工程学院

2009.09～2013.06 本科生，华南理工大学自动化科学与工程学院