个人简介

默罕默德·萨万，加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士、加拿大皇家学会院士、IEEE Fellow，国际著名智慧生物医疗器械领域科学家，在基于智能微系统技术的可植入式和可穿戴式智慧医疗器械方面作出了重大贡献。萨万院士1990年在加拿大舍布鲁克大学获得电子工程博士学位，1991年在加拿大麦吉尔大学从事生物医学工程博士后研究，1991-2018在加拿大蒙特利尔大学历任助理教授、副教授和教授。2001-2015任加拿大研究主席（智慧医疗器械领域）。曾任国际著名期刊IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems的联合创始人、副编辑和主编。2018年加入西湖大学，任工学院讲席教授、先进神经芯片中心创始人和主任（PI, Center of Excellence in Biomedical Research on Advances-on-Chips Nanotechnologies)。

学术成果

智慧医疗器械涉及到微电子集成电路、无线通信、信号处理、微流控、微纳米光子学、微加工、微系统集成等多个学科，属于交叉领域。智能微系统应用于医疗领域，包括体外诊断（IVD）、疾病预测、人体功能恢复等多个方面。萨万院士特别关注神经退行性疾病以及与大脑相关的各种疾病的诊断、预测和治疗，并涉足脑机界面和人工智能等新兴领域。萨万的主要研究成果包括：

1）提出用于恢复盲人视觉的大脑皮质层可植入微系统，能够解决因各种神经传导障碍导致的失明；
2）提出用于恢复膀胱功能的电子括约肌和膀胱内可植入微系统，为尿失禁和排尿困难等患者提供新颖而有效的解决方案；
3）提出基于晶体管微电极阵列的智慧培养皿，用于基于细胞检测的疾病筛查和抗药性分析；
4）提出用于癫痫诊断和预警的微系统，能够在癫痫发作之前指导用药系统给药来预防癫痫发作，帮助癫痫病人获得独立生活能力。
5）提出基于脑电图（EEG）和近红外光谱（NIR）相结合的大脑诊断系统，能够诊断大脑皮层以下2cm范围内的各种病变，可用于诊断多种脑部疾病，如帕金森、阿尔茨海默症等。
6）提出各种用于体内可植入微系统的无线充电解决方案，以及微系统从周围环境收集能量（包括热能、动能、光能、射频能量等）的方案，并且提出无线链路同时实现数据通信和无线能量传输，以支持可植入医疗器械的微型化和长期稳定运行。
由于杰出的科研成就，萨万院士获得多项国际大奖，包括中国政府友谊奖、杭州市杰出人才、上海市国际科技合作奖、伊丽莎白二世禧年钻石奖、黎巴嫩总统奖、Barbara Turnbull奖、ACFAS - Jacques-Rousseau奖、J. A. Bombardier奖、加拿大魁北克十大年度发明奖、加拿大魁北克官佐勋章（魁北克最高荣誉）等。

代表性论文

[1] WU D., SHI Y., WANG Z., YANG J., SAWAN M., “CSP-Net: Joint Compression and Classification Network for Epilepsy Seizure Prediction”, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol 31, pp. 841-850, 2023.

[2] RONG G., ZHENG Y., LI, X., GUO M., SU Y., BIAN S., DANG B., CHEN Y., ZHANG Y., SHEN L., JIN H., YAN R., ZHU P., WEN L., SAWAN M., “A High-throughput Fully Automatic biosensing platform for efficient COVID-19 detection”, Elsevier Biosensors and Bioelectronics Journal, Vol. 220, 114861, 2023.

[3] ZHENG W., CHEN Y., SAWAN M., “Longitudinal Data to Enhance Dynamic Stroke Risk Prediction”, MDPI Healthcare Journal, Vol. 10, No. 11, 2022.

[4] RONG G., ZHENG Y., XI, Y., BAO K., XIA F., REN H., BIAN S., LI L., ZHU B., SAWAN M., “A Closed-loop Approach to Fight Coronavirus: Early Detection and Subsequent Treatment”, MDPI Biosensors Journal, Vol. 12, No. 10, 2022.

[5] WU D., YANG J., SAWAN M., “Bridging the Gap Between Patient-Specific and Patient-Independent Seizure Prediction Via Knowledge Distillation”, J. Neural Eng.， Vol. 19, No. 3, 2022.

[6] XU Y., YANG J., SAWAN M., “Multichannel Synthetic Preictal EEG Signals to Enhance the Prediction of Epileptic Seizures”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Online, 2022, 3171982.

[7] WANG C., YANG J., SAWAN M., “NeuroSEE: A Neuromorphic Energy Efficient Processing Framework for Visual Prostheses”, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, and Featured cover page, Vol. 26, No. 8, 2022, pp. 4132-4141.

[8] ZHANG H., RONG G., BIAN S., SAWAN M., “Lab-on-Chip Microsystems for Ex Vivo Network of Neurons Studies: A Review”, Front. Bioeng. Biotechnol., Vol.16, No. 10, 2022, 841389.

[9] SU Y., LI N., WANG L., RONG G., LIN R., ZHENG Y., SAWAN M., “Stretchable transparent supercapacitors for wearable and implantable medical devices”, Advanced Materials Technologies Journal, John Wiley & Sons, and Featured page, Vol. 07, No. 1, 2022, 2100608.

[10] BIAN S., SHANG M., SAWAN M., “Rapid biosensing SARS-CoV-2 antibodies in vaccinated healthy donors”, Elsevier, Biosensors and Bioelectronics, Vol. 204, May 2022, 11405.

[11] ZHAO S., YANG J., SAWAN M., “Energy-Efficient Neural Network for Epileptic Seizure Prediction”, IEEE Trans. on Biomedical Engineering, Vol. 69, No. 1, 2022, pp. 401-411.

[12] WANG Z., YANG J., SAWAN M., “A Power Efficient Refined Seizure Prediction Algorithm Based on an Enhanced Benchmarking”, Nature Scientific Reports, Springer, Vol. 11, 2021, 23498.

[13] SAWAN M., YANG J., TARKHAN M., CHEN J., WANG M., WANG Ch., XIA F., CHEN Y., "Emerging Trends of Biomedical Circuits and Systems", Foundations and Trends in Integrated Circuits and Systems: Vol. 1: No. 4, 2021, pp. 217-411.

[14] YANG, J., SAWAN M., “From Seizure Detection to Smart and Fully Embedded Seizure Prediction Engine: A Review”, IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems (TBioCAS), Vol. 14, No. 5, 2020, pp. 1932-4545.

[15] Rong, G., Mendez, A., Bou Assi, E., Zhao, B., Sawan, M., “Artificial Intelligence in Healthcare: Review and Prediction Case Studies”, Elsevier, Engineering, Vol. 6, No. 3, Mar. 2020, pp. 291-301.

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