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厦门大学信息学院导师教师师资介绍简介-洪清启

本站小编 Free考研考试/2021-05-09


洪清启 副教授、博士
Ph.D. 英国赫尔大学 计算机科学系 2012.4
研究方向:机器学习、数据挖掘、计算机图形学、医学图像处理、生物信息学、GPU计算、数字媒体技术
所属部门:软件工程系
电子邮件:hongqq@xmu.edu.cn
个人主页:


个人简历:
教育背景
Ph.D. 英国赫尔大学 计算机科学系 2012.4
M.S. 厦门大学 软件学院 2008.7
B.S. 福州大学 计算机科学与技术系 2005.7

工作经历
2019年6月至今 厦门大学信息学院
2012年9月至2019年6月:厦门大学软件学院

研究领域
机器学习、数据挖掘、计算机图形学、医学图像处理、生物信息学、GPU计算、数字媒体技术

演讲/授课
C/C++程序设计、数据结构与算法、IT项目管理、GPU编程技术、图形程序设计等

学术任职
SCI期刊 “Computerized Medical Imaging and Graphics” 审稿人
SCI期刊 ”Computers in Biology and Medicine” 审稿人
国际会议 ”MICCAI”、”ICVRV” 审稿人

科研项目
国家自然科学基金,“基于隐式建模方法的个性化冠状动脉几何模型重建与再塑研究”,主持
校长基金项目,“计算机辅助冠脉疾病诊断与手术关键技术研究”,主持
福建省自然科学基金,“基于隐函数建模方法的个体化虚拟肝脏模型重建研究”,主持
教育部留学回国人员科研启动基金,“基于隐式建模方法的个体化动脉血管壁重建研究”,主持
横向课题,“人脸识别模型研究与应用系统开发”, 主持
    

近期发表文章
Qingqi Hong(1), et al. Accurate geometry modeling of vasculatures using implicit fitting with 2D radial basis functions. Computer Aided Geometric Design, v 62, p 206-216, 2018. (SCI期刊,CCF B类期刊)

Qingqi Hong(1), et al. Implicit reconstruction of vasculatures using bivariate piecewise algebraic splines. IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 31(3), 543-553, 2012. (SCI期刊,IF:6.131)

Qingqi Hong(1), et al. An implicit skeleton-based method for the geometry reconstruction of vasculatures. The Visual Computer. Volume 32, Issue 10, pp 1251–1262,2016 (SCI期刊,CCF C类期刊)

Qingqi Hong(4), et al., A Novel ECOC Algorithm for Multiclass Microarray Data Classification Based on Data Complexity Analysis, Pattern Recognition, Vol. 90, pp. 346-362, 2019. (SCI期刊, IF:3.965,)

Qingqi Hong(3), et al.Frontier Knowledge Discovery and Visualization in Cancer Field Based on KOS and LDA, Scientometrics, 2019.1.14, 2019(1):1~32, (SCI期刊, IF: 2.173)

Qingqi Hong(5), Graph-Based Collaborative Filtering with MLP, Mathematical Problems in Engineering, 2018.12.19, 2018(**), (SCI期刊)

Qingqi Hong(2), et al., Towards additive manufacturing oriented geometric modeling using implicit functions, Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art, 2018.9.5, 1(1):1~16

Qingqi Hong(1), et al. 3D vasculature segmentation using localized hybrid level-set method, BioMedical Engineering Online, vol. 13, 2014. (SCI期刊,IF:1.746)

Qingqi Hong(1), et al. GPU Accelerating Technique for Rendering Implicitly Represented Vasculatures, Bio-Medical Materials and Engineering, vol. 14, no 1, pp. 1351-1357, 2014. (SCI期刊,IF:1.09)

Qingqi Hong(3), et al., Topic evolution based on LDA and HMM and its application in stem cell research,Journal of Information Science, vol 40, no 5, pp. 611-620, 2014. (SCI期刊,IF:1.23)

Qingqi Hong(1), et al., A Skeleton-based Technique for Modeling Implicit Surfaces, In proceedings of 6th International Congress on Image and Signal Processing , pp. 686-691, Hangzhou, China, December 2013. (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al., Segmentation of Vessel Images Using a Localized Hybrid Level-set Method, In proceedings of 6th International Congress on Image and Signal Processing , pp. 631 – 635, Hangzhou, China, December 2013. (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al. The Extraction of Vascular Axis Based on Signed Distance Function, 5th International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2013), 2013. (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al . A Survey on the Visualization and Reconstruction of Vasculatures, 5th International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2013), 2013 (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al. Virtual Angioscopy based on implicit vasculatures. Lecture Note in Computer Science 6785, 2011. (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al. Local Hybrid Level-set Method for MRA Image Segmentation. In the Proc. of the 10th IEEE International Conference (CIT-2010), 2010. (EI会议)

Qingqi Hong(1), et al. An improved approach for Image Retrieval Based on Generalized Co-occurrence matrix. Journal of Computational Information System, 2008. (EI期刊)





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