胡凯导师主页

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基本信息

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姓名: 胡凯
职称: 副教授
单位电话:
电子信箱: kaihu@xtu.edu.cn
办公室: 信息楼503
个人主页: https://www.researchgate.net/profile/Kai_Hu12

个人简介

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个人简介

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胡凯，男，博士，副教授，硕士生导师，湖南省普通高校青年骨干教师培养对象，国际电气与电子工程师协会（IEEE）会员，中国计算机学会（CCF）人工智能与模式识别专业委员会委员，中国图象图形学学会（CSIG）视觉大数据专业委员会委员、机器视觉专业委员会委员，中国人工智能学会（CAAI）会员，湖南省计算机学会理事，湘潭市首批高层次人才，湘潭市科技创新智库专家，湘潭市首批大数据和产业创新发展智库专家。2016年12月至2017年12月，在新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院从事访问研究。
湘潭大学“人工智能”研究团队成员，主要研究方向为机器学习、图像处理及模式识别等。近3年主持国家自然科学基金青年项目、湖南省自然科学基金青年项目、湖南省教育厅优秀青年基金、百度“松果计划”科研基金、赛尔网络下一代互联网技术创新项目（智能医疗）等10项基金，骨干参与国家自然科学基金、湖南省自然科学基金、湖南省高校创新平台开放基金等7项基金。在IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、Expert Systems with Applications、Information Processing & Management、Neurocomputing、Optics and Laser Technology、Biomedical Signal Processing and Control、Magnetic Resonance Imaging、IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)、IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)等国内外学术期刊、会议上公开发表论文40余篇，其中SCI期刊论文26篇，EI收录13篇，已授权发明专利3项，2018年获湖南省自然科学三等奖1项，2020年指导研究生获湖南省优秀硕士学位论文1项。
现为湘潭大学计算机科学与技术、计算机技术硕士学位点导师，IEEE TMI、IEEE TIM、IEEE Access、ESWA、NN、SP、NEUROCOM、TOMM、BSPC、MRI、MICCAI等多个学术期刊和会议审稿人。
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“人工智能”团队依托“智能计算与信息处理”教育部重点实验室，“计算机科学与技术”湖南省重点学科，设备先进齐全，拥有Tobii眼动追踪设备、医疗影像三维重建分析与互动系统、人工智能深度学习平台、软件定义网络云平台、高性能计算集群、图像大数据分析平台等。
团队研究生招生：计算机科学与技术（学术型）、计算机技术（专业型）


热忱欢迎大家报考！



主讲课程

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数字图像处理

人工智能概论
操作系统
C语言程序设计
C语言程序设计实验
小波分析与应用

研究方向

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机器学习、图像处理、模式识别


科研项目

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[1] 国家自然科学基金青年项目，基于卷积神经网络和马尔可夫多特征随机场的脑部MR图像结构分割研究，批号：**，2019.01-2021.12，主持.
[2] 湖南省自然科学基金青年项目，基于小波多尺度卷积神经网络的视网膜血管分割研究，批号：2019JJ50606，2019.01-2021.12，主持.
[3] 湖南省教育厅优秀青年基金，基于卷积神经网络和图搜索的OCT图像视网膜层边界分割研究，批号：19B561，2019.09-2022.12，主持.
[4] 赛尔网络下一代互联网技术创新项目，IPv6环境下基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助诊断系统，批号：NGII**，2018.01-2019.12，主持.
[5]湖南省教育厅一般项目，三维脑部MR图像小波域马尔可夫随机场模型分割方法中的参数估计研究，批号：14C1069，2014.09-2017.12，主持.

[6] 湘潭大学科研启动项目，基于小波域MRF模型的脑部MR图像分割研究，批号：13QDZ19，2013.09-2015.12，主持.
[7]国家自然科学基金，面向肿瘤精准诊断的病理图像定量分析研究，批号：**，2020.01-2023.12，排第五.
[8]国家自然科学基金，任意维CDF97型滤波器组的格型结构设计研究，批号：**，2018.01-2021.12，排第三.
[9] 国家自然科学基金，多带多滤波器组的格型结构设计及其在图像融合中的应用，批号：**，2012.01-2015.12，排第七.
[10] 湖南省高校创新平台开放基金，小波框架在MR图像去噪中的应用，批号：10K068，2010.01-2013.12，排第二.

主要代表性论文

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[1] K. Hu,D. Liu, Z. Chen, X. Li, Y. Zhang, X. Gao*,“Embedded Residual Recurrent Network and Graph Search for the Segmentation of Retinal Layer Boundaries in Optical Coherence Tomography”,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 70: 1-17, Art No. **, 2021.(Top Journal, SCI, IF: 4.016)
[2] K. Hu,Y. Huang, W. Huang, H. Tan, Z. Chen, Z. Zhong, Y. Zhang, X. Gao*,“Deep Supervised Learning Using Self-Adaptive Auxiliary Loss for COVID-19 Diagnosis from Imbalanced CT Images”,Neurocomputing, 458: 232-245, 2021.(Top Journal, SCI, IF:5.719. OurCOVID19-Diagdataset ispublicly available athttps://github.com/MLMIP/COVID19-Diag.)
[3] X. Zhou, X. Li, K. Hu*(Corresponding author),Y. Zhang, Z. Chen*, X. Gao,“ERV-Net: An efficient 3D residual neural network for brain tumor segmentation”,Expert Systems with Applications,170: 114566, 2021.(Top Journal, SCI, IF:6.954)
[4]K. Hu, K. Chen, X. He, Y. Zhang, Z. Chen*, X. Li, X. Gao*,“Automatic segmentation of intracerebral hemorrhage in CT images using encoder-decoder convolutional neural network”,Information Processing & Management, 57(6): 102352, 2020.(Top Journal, SCI, IF:6.222)

[5] K. Hu, S. Liu, Y. Zhang, C. Cao, F. Xiao, W. Huang, X. Gao, “Automatic Segmentation of Dermoscopy Images Using Saliency Combined with Adaptive Thresholding Based on Wavelet Transform”,Multimedia Tools and Applications, 79, 14625-14642, 2020.(SCI, IF: 2.757)
[6] K. Hu, B. Shen, Y. Zhang, C. Cao, F. Xiao, X. Gao*,“Automatic segmentation of retinal layer boundaries in OCT images using multiscale convolutional neural network and graph search”,Neurocomputing, 365: 302-313, 2019.(Top Journal, SCI, IF: 5.719)
[7] K. Hu, Q. Gan, Y. Zhang, S. Deng, F. Xiao, W. Huang, C. Cao*, X. Gao*, “Brain Tumor Segmentation Using Multi-cascaded Convolutional Neural Networks and Conditional Random Field”,IEEE Access, 7: 92615-92629, 2019.(SCI, IF: 3.367)
[8] K. Hu, X. Gao*, Y. Zhang, “Markov multiple feature random fields model for the segmentation of brain MR images”,Expert Systems with Applications, 134: 79-92, 2019.(Top Journal, SCI, IF: 6.954)
[9] K. Hu, X. Niu, S. Liu, Y. Zhang, C. Cao, F. Xiao, W. Yang, X. Gao*, “Classification of melanoma based on feature similarity measurement for codebook learning in the bag-of-features model”,Biomedical Signal Processing and Control,51: 200-209, 2019.(SCI, IF: 3.880)
[10] C. Cao, L. Deng, W. Duan, F. Xiao, W. Yang,K. Hu*(Corresponding author), “Hyperspectral image classification via compact-dictionary-based sparse representation”,Multimedia Tools and Applications, 78(11): 15011-15031, 2019.(SCI, IF: 2.757)
[11] D. Cui, G. Zhang,K. Hu*(Corresponding author), W. Han, G.-B. Huang,“Face recognition using total loss function on face database with ID photos”,Optics and Laser Technology, 110: 227-233, 2019.(SCI, IF: 3.867)
[12] L. Tan,K. Hu*(Corresponding author), X. Zhou, R. Chen, W. Jiang, “Print-scan invariant text image watermarking for hardcopy document authentication”,Multimedia Tools and Applications, 78(10): 13189-13211, 2019.(SCI, IF: 2.757)
[13] K. Hu, Z. Zhang, X. Niu, Y. Zhang, C. Cao, F. Xiao, X. Gao*,“Retinal vessel segmentation of color fundus images using multiscale convolutional neural network with an improved cross-entropy loss function”,Neurocomputing, 309: 179-191, 2018.(Top Journal, SCI, IF: 5.719)
[14] K. Hu, Q. Cheng, B. Li, X. Gao*, “The complex data denoising in MR images based on the directional extension for the undecimated wavelet transform”,Biomedical Signal Processing and Control, 39: 336-350, 2018.(SCI, IF: 3.880)
[15] K. Hu,D. Cui, Y. Zhang, C. Cao, F. Xiao, G.-B. Huang, “Classification of foreign object debris using integrated visual features and extreme learning machine”, In:Yang J. et al. (eds) Computer Vision. CCCV 2017.Communications in Computer and Information Science, vol. 773, pp. 3-13, 2017, Springer, Singapore.
[16] K. Hu, W. Yang, X. Gao*, “Microcalcification diagnosis in digital mammography using extreme learning machine based on hidden Markov tree model of dual-tree complex wavelet transform”,Expert Systems with Applications, 86: 135-144,2017.(Top Journal, SCI, IF: 6.954)
[17] K. Hu, Q. Cheng, X. Gao*, “Wavelet-domainTIWiener-like filtering for complex MR data denoising”,Magnetic Resonance Imaging,34(8): 1128-1140, 2016.(SCI, IF: 2.546)
[18] K. Hu, G. Tang, D. Xiong, Q. Qiu, “A novel image segmentation algorithm based on hidden Markov random field model and finite mixture model parameter estimation”,Proc.of the 2012 International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition(ICWAPR’12),IEEE Press: p. 1-6, July 2012.
[19] K. Hu, X. Gao*, F. Li, “Detection of suspicious lesions by adaptive thresholding based on multiresolution analysis in mammograms”,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 60(2): 462-472, 2011.(Top Journal, SCI, IF: 4.016)



发明专利

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注：*为博士生指导老师

[1] 胡凯，谭辉，杨志，周新宇，高协平*，基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助分类系统和分类方法，中国，ZL6.4，实审.
[2] 高协平*，胡凯，马尔可夫多特征随机场模型构建方法及其脑部MR图像分割技术，中国，ZL3.1，已授权.
[3] 高协平*，张胜龙，胡凯，一种文本图像二值化的优化方法，中国，ZL1.X，已授权.

社会兼职

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[1] 多个学术期刊及会议审稿人

IEEE Transactions on Medical Imaging
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
IEEE Access
Expert Systems with Applications
Neural Networks
Signal Processing
Neurocomputing
ACM Transactions onMultimedia Computing, Communications, and Applications
Biomedical Signal Processing and Control
Magnetic Resonance Imaging
Multimedia Tools and Applications
Computers and Electrical Engineering
Informatics in Medicine Unlocked
2017International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention
2018 International Symposium on Artificial Intelligence and Robotics

2018 IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing
2019International Conference on Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention
[2] IEEE、CCF、CSIG、CAAI会员
CCF人工智能与模式识别专业委员会委员
CSIG视觉大数据专业委员会委员
CSIG机器视觉专业委员会委员
湖南省计算机学会理事
湘潭市首批高层次人才
湘潭市科技创新智库专家
湘潭市首批大数据和产业创新发展智库专家