中南大学自动化学院导师教师师资介绍简介-赵于前

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本站小编 Free考研考试/2021-08-20

教授博士生导师
入职时间：1997-06-28
所在单位：自动化学院
职务：中南大学-深兰科技人工智能研究院副院长
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学科技园研发总部6栋4楼
性别：男
联系方式：zhaocsu@163.comzyq@csu.edu.cn 手机：** QQ：** Email：zhaocsu@163.com; zyq@csu.edu.cn
学位：博士学位
在职信息：在职
主要任职：湖南省高强度紧固件智能制造工程技术研究中心主任；湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心副主任；湖南省人工智能学会理事
其他任职：中国计算机学会计算机视觉专委会委员；中国图象图形学会视觉大数据专委会委员；中国生物医学工程学会生物医学信息与控制分会委员
毕业院校：中南大学
学科：控制科学与工程
电子科学与技术

学术荣誉：
2013当选：教育部“新世纪优秀人才支持计划“入选者

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授课信息
获奖信息
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个人简介赵于前，博士，教授，博士生导师，2013年入选教育部“新世纪优秀人才”支持计划。1997年6月本科毕业于中南工业大学(现中南大学)应用地球物理专业，2002年4月硕士毕业于中南大学控制理论与控制工程专业，2006年5月博士毕业于中南大学计算机应用技术专业。2007年5月-2009年7月，中南大学湘雅医学院从事博士后研究，2009年7月-2010年8月，美国新泽西理工大学从事博士后研究，2012年7月-2015年9月，先进储能材料国家工程研究中心从事博士后研究；2015年1月-2015年2月，法国里昂中央理工大学高级访问****。2004年入选湖南省高等学校青年骨干教师培养对象，2006年9月被评为副教授，2012年9月被评为教授。2002年5月-2006年6月，中南大学生物医学工程研究所副所长，2005年12月-2010年10月，中南大学信息物理工程学院副院长，现任湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心副主任，湖南省人工智能学会理事，中南大学-深兰科技人工智能研究院副院长，中国计算机学会计算机视觉专委会委员，中国图象图形学会视觉大数据专委会委员，中国生物医学工程学会生物医学信息与控制分会委员，中国自动化学会混合智能专委会委员。
主讲《医学图像处理》、《图像目标检测与识别技术及应用》、《模式识别》、《自动控制原理》、《信号与系统》等课程，多次指导学生参加国家级与省级创新性实验计划项目，已培养毕业硕士研究生38名，博士研究生6名。组织教学过程严谨，注重学生创新能力和工程实践能力的培养，教学效果好，深受学生喜爱，多次获“教学质量优秀奖”、“实验教学成果奖”、“教育教学成果奖”、“鑫恒教育基金优秀教师奖”，获湖南省优秀硕士学位论文指导教师奖2次。
主要研究领域为计算机视觉、机器学习、图像处理、智能医疗、模式识别、人工智能、视频处理、工业图像检测等，已发表学术论文90余篇，被SCI检索30余篇，被EI检索50余篇；已申请国家发明专利24项，授权14项，实用新型专利3项，软件著作权3项。主持国家自然科学基金面上项目3项，省部级科研项目15项。“多类型目标检测与识别的图像分析方法”获得2017年度湖南省自然科学二等奖，排名第2。

教育经历 [1] 2002.9-2006.5
中南大学 | 计算机应用技术 | 博士学位 | 博士研究生毕业
[2] 1999.9-2002.4
中南大学 | 控制理论与控制工程 | 硕士学位 | 硕士研究生毕业
[3] 1993.9-1997.6
中南工业大学 | 应用地球物理专业 | 学士学位 | 大学本科毕业

工作经历 [1] 2019.1-至今
中南大学 | 自动化学院 | 中南大学-深兰科技人工智能研究院副院长 | 教授

[2] 2011.1-2018.12
中南大学 | 信息科学与工程学院 | 教授

[3] 2002.4-2005.12
中南大学 | 信息物理工程学院 | 副所长 | 讲师

[4] 2015.1-2015.3
法国里昂中央理工大学 | 计算机学院 | 高级访问****

[5] 2007.7-2009.7
中南大学湘雅医学院 | 肿瘤研究所 | 博士后

[6] 2005.12-2011.1
中南大学 | 信息物理工程学院 | 副院长 | 副教授

[7] 2012.7-2015.9
先进储能材料国家工程研究中心 | 博士后

[8] 2009.7-2010.8
美国新泽西理工学院 | 计算机科学系 | 博士后

[9] 1997.6-1999.8
冶金部地球物理勘查院 | 助理工程师

社会兼职 [1]2018.9-至今
湖南省人工智能学会理事
[2]2018.5-至今
湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心副主任
[3]2017.8-至今
中国自动化学会混合智能专委会委员
[4]2017.3-至今
中国图象图形学会视觉大数据专委会委员
[5]2013.4-至今
中国计算机学会计算机视觉专业委员会委员
[6]2009.4-至今
中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会委员

研究方向 [1]计算机视觉、图像处理、机器学习、智能医疗、模式识别、智能传感、人工智能、工业图像检测

其他联系方式 [1]邮编：

[3]通讯/办公地址：

[5]移动电话：

[6]邮箱：

团队成员 团队名称：中南大学-深兰科技人工智能研究院

教授博士生导师
入职时间：1997-06-28
所在单位：自动化学院
职务：中南大学-深兰科技人工智能研究院副院长
学历：博士研究生毕业
办公地点：中南大学科技园研发总部6栋4楼
性别：男
联系方式：zhaocsu@163.comzyq@csu.edu.cn 手机：** QQ：** Email：zhaocsu@163.com; zyq@csu.edu.cn
学位：博士学位
在职信息：在职
主要任职：湖南省高强度紧固件智能制造工程技术研究中心主任；湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心副主任；湖南省人工智能学会理事
其他任职：中国计算机学会计算机视觉专委会委员；中国图象图形学会视觉大数据专委会委员；中国生物医学工程学会生物医学信息与控制分会委员
毕业院校：中南大学
学科：控制科学与工程
电子科学与技术

学术荣誉：
2013当选：教育部“新世纪优秀人才支持计划“入选者

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研究领域当前位置: 赵于前个人主页 >> 研究领域
主要研究领域为计算机视觉、人工智能，专注于图像处理、机器学习、智能传感、智能医疗、人工智能、模式识别、工业图像检测等分支领域的研究。医学图像处理主要在早期肝癌立体定向放疗、肿瘤定位与追踪、肝脏分割、腹部多器官分割、肝脏血管分割与识别、眼底视网膜血管分割、细胞分割等领域取得了一定成果。模式识别在自然场景文本检测、图像篡改检测等领域取得了一定成果。工业图像检测主要研究了泡沫金属材料的缺陷检测。
医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割的目的是将原始的2D或3D图像划分成不同性质(如灰度、纹理等)的区域,从而把感兴趣的区域提取并显示出来,并使它尽可能地接近解剖结果,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。
图像分割是一个根据区域内的相似性以及区域间的不同把图像分割成若干区域的过程。然而，医学图像背景复杂多样、噪音较多、器官之间界限模糊、目标器官边缘局部不清晰等问题都阻碍了医学图像分割的发展。实验室针对医学图像分割中的这些难点进行研究，取得了一定的成果，相关论文如下：[1] Automatic Liver Vessel Segmentation Using 3D Region Growing and Hybrid Active Contour Model. Computers in Biology and Medicine, 2018, 97: 63-73
[2] Liver vessel segmentation based on centerline constraint and intensity model. Biomedical Signal Processing and Control, 2018, 45: 192-201
[3] Liver Vessel Segmentation and Identification Based on Oriented Flux Symmetry and Graph Cuts. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2017, 150: 31-39
[4] Automatic liver segmentation from abdominal CT volumes using graph cuts and border marching. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2017, 143: 1-12
[5] miR-216b inhibits glioma cell migration and invasion through suppression of FoxM1. Oncology Reports, 2017, 38(3): 1751-1759
[6] miR-599 inhibits proliferation and invasion of glioma by targeting periostin. Biotechnology Letters, 2017, 39(9): 1325-1333
[7]Automatic segmentation for cell images based on bottleneck detection and ellipse fitting
[8]A New Approach to Segment Both Main and Peripheral Retinal Vessels Based on Gray-Voting and Gaussian Mixture Model
[9]Retinal vessels segmentation based on level set and region growing
[10]Retinal vessel enhancement based on multi-scale top-hat transformation and histogram fitting stretching
[11]Fuzzy C-means Clustering-based Multilayer Perceptron Neural Network for Liver CT Images Automatic Segmentation
医学图像分割部分结果展示：

(1)肝脏分割结果 (2)肝脏血管三维分割结果 (3)眼底血管分割结果 (4)细胞分割结果
模式识别是指对表征事物或现象各种形式的数值的、文字的和逻辑关系的信息进行处理和分析以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能重要的组成部分。通俗来讲就是使用计算机对目标物体进行分类，识别，其中涉及到机器学习、人工神经网络、深度学习等技术，实验室重点对自然场景文本识别以及图像篡改检测做了研究，取得了一定成果，相关论文如下：
[1]Scene text detection using adaptive color reduction, adjacent character model and hybrid verification strategy
[2]An automatic video text detection method based on BP-adaboost
[3]Tampered region detection of inpainting JPEG images
[4]Detection of tampered region for JPEG images by using mode-based first digit features
[5]Passive detection of copy-paste forgery between JPEG images
[6]Passive Detection of Paint-Doctored JPEG Images
[7]Passive Detection of Copy-paste Tampering for Digital Image Forensics
模式识别部分结果展示：

(1)自然场景文本检测结果 (2)待检测篡改图片 (3)检测出的篡改区域
工业图像检测使用机器视觉代替人眼，对工业产品进行检测，可以有效提高产品质量，降低产品成本。实验室主要对泡沫金属图像缺陷进行了研究，并取得了一定成果，申请专利如下：
[1]一种在线检测连续带状泡沫金属材料漏镀缺陷的方法
[2]一种在线自动检测多孔金属材料空洞缺陷的方法
[3]一种连续带状多孔金属材料漏镀缺陷区域的定位方法
[4]连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的判定方法
[5]一种连续带状多孔金属材料漏镀缺陷的检测并定位的方法
泡沫金属图像缺陷部分检测结果展示：

(1)空洞检测结果 (2)裂缝检测结果