为助力粤港澳大湾区高水平人才建设，推动听觉神经科学及人工耳蜗领域的科技创新与产学研深度融合，2026年 8 月 5 日下午，香港中文大学深圳研究院（以下简称“深研院 ”）在深圳虚拟大学园R4 二楼会议室成功举办了Rens Elia Burghardt 博士后中期答辩会。本次中期考核标志着该博士后在深研院的科研工作进入新阶段。作为我院外籍博士后科研人员，Rens Elia Burghardt 博士的在站培养工作充分彰显了深研院国际化、多元化的博士后人才培育体系，体现了深研院面向全球吸纳顶尖青年科研人才、打造跨境融合科研平台的发展思路。

         本次中期答辩会采用线上与线下相结合的方式进行，邀请了来自香港中文大学 Jan Schnupp 教授、深圳市龙岗区耳鼻咽喉医院魏朝刚教授、浙江大学余雄杰教授、香港科技大学黄平波教授以及华南理工大学孟庆林教授组成评审小组，对中期报告进行考核。参会人员还包括深圳市科技创新战略研究中心战略研究部刘文林部长、深圳虚拟大学园博士后科研工作站杨珺彦老师、Rens Elia Burghardt博士秘书占晨玉以及深研院科研管理部博士后管理员李洋演。
         会上，Rens Elia Burghardt 博士围绕其研究课题“实现接近正常的空间听力：通过与人工耳蜗兼容的快速光学和脑电图成像识别耳间时差的神经标记 ”进行了详尽的汇报。汇报内容涵盖目的与意义、 国内外研究进展、学术价值、核心研究内容以及研究方法等方面。该课题始终聚焦于听觉系统如何编码声音中的精细时间信息， 以及大脑如何读取这些信息这一核心科学问题：汉语普通话属声调语言，而现有人工耳蜗声音处理策略对声调所依赖的基频与时间精细结构信息的传递能力有限，这一痛点与中国庞大的听力障碍人群康复需求密切相关。为此，该课题采用功能性近红外光谱成像（fNIRS）与脑电（EEG）相结合的无创神经影像技术，在同一批受试者中同步获取皮层下频率跟随反应与皮层听觉诱发反应，并结合听神经计算模型与神经解码分析，力图解决连续的基频轮廓如何转化为离散的声调范畴以及声调识别困难究竟受限于外周编码信息不足、还是中枢读取能力受限这两个关键问题。研究成果有望为人工耳蜗声音处理策略的优化及术后听觉康复效果的客观评估提供可量化的神经指标。
        在听取汇报后，评审专家组围绕课题的研究设计、技术可行性及创新性展开了深入讨论。专家组一致认为，该课题选题具有前沿性，研究问题聚焦明确，研究内容充实，技术路线合理可行，符合当前听觉神经科学及人工耳蜗领域的发展方向，一致同意 Rens Elia Burghardt 博士以优秀的成绩通过本次中期考核。
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