孙明斋
单位：工程科学学院
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实验室介绍：


个人简历 Personal resume


学习经历：1996 – 2001 中国科学技术大学 学士 （化学物理）2001 - 2002 中国科学技术大学 硕士 （材料物理）2002 – 2008 University of Missouri 博士 （生物物理）工作经历：2003 - 2005 University of Missouri 研究生助教2005 - 2008 University of Missouri 助理研究员2008 - 2012 Princeton University 博士后助理研究员2012 - 2015 Ohio State University 研究科学家，原子力测试中心主任2016 - 至今 中国科学技术大学 特任研究员 1、Ye, Y., Mao J., Liu L., Zhang S., Shen L., & Sun, M.* (2020). Automatic Diagnosis of Familial Exudative Vitreoretinopathy Using a Fusion Neural Network for Wide-Angle Retinal Images. IEEE Access, 8, 162-173.2、Wang, X., Zhang, S., Liang, X., Zhou, H., Zheng, J., & Sun, M.* (2019). Accurate and Fast Blur Detection Using a Pyramid M-Shaped Deep Neural Network. IEEE Access, 7, 86611–86624.3、Mao, J., Luo, Y., Chen, K., Lao, J., Chen, L., Shao, Y., Zhang, C., Sun, M.*, & Shen, L.*(2019). New grading criterion for retinal hemorrhages in term newborns based on deep convolutional neural networks. Clinical & Experimental Ophthalmology.4、Mao, J., Luo, Y., Liu, L., Lao, J., Shao, Y., Zhang, M., Zhang, C., Sun, M.*, &Shen, L.* (2019). Automated diagnosis and quantitative analysis of plus disease in retinopathy of prematurity based on deep convolutional neural networks. Acta Ophthalmologica.5、Li, Y., Zheng, R., Wu, Y., Chu, K., Xu, Q., Sun, M.*, & Smith, Z. J.* (2019). A low‐cost, automated parasite diagnostic system via a portable, robotic microscope and deep learning. Journal of Biophotonics, e.


研究方向 Research direction


1、医疗器械/多模态影像
2、神经网络/对抗网络
3、光学超分辨显微镜



招生信息 Enrollment information





论文专著 The monograph