南方医科大学研究生导师简介-杨丰

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本站小编 Free考研网/2019-05-04

基本信息　姓名：杨丰（Yang Feng）
　技术职称：教授
　工作单位：南方医科大学生物医学工程学院电子技术系
　导师类型：学术型博导
　研究方向与专业：生物医学信号处理与分析、模式识别与机器学习/生物医学工程
　联系方式：yangf@smu.edu.cn
　学术任职：广东省本科高校电子信息类专业教学指导委员会委员、广东省图象图形学会常务理事、广州市仪器仪表学会理事

从事的主要研究方向及其特点和意义、开展新医疗、新技术等情况、国内所处的学术地位　　生物医学信号处理是现代信息处理学科一个重要的内容，也是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节。这种处理包括信号的检测、变换、滤波、压缩、传输、信息提取、显示等。生物医学信号处理本质上是利用数学的方法和数字系统来实现对生物医学信号的处理，它主要研究两个方面的问题：其一是研究生物医学信号处理的各种处理算法，即建立数学模型；其二是算法的实现，包括采用计算机软件实现，或采用专用的数字系统实现。从数学的角度而言，生物医学信号分为确定信号与随机信号、线性信号与非线性信号。从传统的傅里叶分析到现代的谱估计方法和小波分析，从经典的线性系统分析方法到非线性的混沌分析与人工神经网络方法，信号处理的算法各不相同，其理论体系是生物医学信号处理的基础。随着计算机的出现与人工智能的兴起，模式识别与机器学习已发展成专门研究对象描述和分类方法的学科。它是在研究人类识别能力的数学模型(人工神经网络)基础上，借助于计算机应用技术，让计算机模拟人类识别行为的科学。它的研究目的是构造自动处理某些信息的机器系统，以辅助人类完成分类和辩识的任务，主要应用领域：生物特征识别、图像语义分析、视频内容描述等。本人现任广东省本科高校电子信息类专业教学指导委员会委员，广东省图象图形学会常务理事，广州市仪器仪表学会理事，主要从事生物医学信号处理与分析，特别是，针对特定的医学图像信息特点，比如心血管内超声图像(IVUS)的结构与表现形式复杂，实现恢复(去噪)、边缘检测、特定病灶的分割、视频关键帧提取等处理技术，目的是使原来不够清晰的图像恢复，或者是为了突出图像中的某些特征信息，或者是对图像作模式分类等。目前研究内容：1).研究深度学习(Deep Learning)(一种新兴的机器学习方法)模型框架设计，包括自动编码器、稀疏自动编码器、限制波尔兹曼机、深信度网络和多层卷积神经网络等；2).研究在图形处理器(GPU)上快速实现深度学习算法的新技术，以及在临床医学信息处理上应用，包括数字切片中的细胞计数、心血管内超声序列图像中目标识别和基因测序中异常位点检测。相关的研究工作在国内处于前列。

个人荣誉　　2007年校级优秀党支部书记2012年度学校先进个人2017年度学校先进个人

学术专著　　《小波分析及其在图像处理中的应用》，科学出版社，2003年，副主编;《医学物理》(研究生教学用书)，高等教育出版社，2005年，参与者

代表性论文论文标题期刊名称影响因子
GPU-accelerated Kernel Regression Reconstruction for Freehand 3D Ultrasound ImagingUltrasonic Imaging 1.78
基于局部形状结构分类的心血管内超声图像中-外膜边界检测电子学报1.115
Nonlocal total variation based on symmetric Kullback-Leibler divergence for the ultrasound image despecklingBMC Medical Imaging1.06

在研课题课题名称课题级别经费（万元）
大数据驱动学习下超声成像系统标准扫查切面检测与组织结构定位研究国家级67

招生信息导师类型：?学术型博导
分委员会：?生物医学工程学位评定分委员会
培养单位：?生物医学工程学院
招生专业：?工学>生物医学工程>生物医学工程
在读研究生人数：?硕士（6）博士（0）在职博士（0）
申招研究生名额：?硕士（2）博士（1）在职博士（0）
研究生论文盲审通过率：?硕士（100%）博士（0%）
培养研究生论文获奖情况：?获第十七届中国图象图形学会年会青年优秀论文奖

培养研究生其他获奖情况：?获2018年度南方医科大学优秀毕业研究生

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