余振华 副教授
通信地址：宁夏银川市西夏区文萃北街217号宁夏大学信息工程学院，邮编：750021
办公室位置：信息工程学院德厚楼201室
电子邮箱：zhyu@nxu.edu.cn
教育背景
2013年9月~2016年7月，中国科学技术大学 信息科学与技术学院 生物医学工程专业，工学博士
2011年9月~2013年7月，中国科学技术大学 信息科学与技术学院 电子与通信工程专业，工程硕士
2007年9月~2011年7月，中国科学技术大学 信息科学与技术学院 电子信息科学与技术专业，理学学士
工作履历
2017年10月至今，宁夏大学信息工程学院
2016年8月-2017年9月， 华为技术有限公司西安研究所
学术兼职
1. IEEE会员，CCF会员
2. Genetics in Medicine、Bioinformatics、Genome medicine、TCBB、BMC Bioinformatics、PLoS One等国际期刊审稿人
研究领域
生物信息学、计算机视觉、影像组学。
1. 生物信息学方向：基于新一代基因测序、单细胞测序等技术研究肿瘤基因组变异、肿瘤异质性以及癌症演化树；深度学习相关技术在生物医学数据中的应用。
2. 计算机视觉方向：深度神经网络、高维模型压缩；神经架构搜索；image captioning。
3. 影像组学：肿瘤医学图像分割。
奖励与荣誉
中科院朱李月华优秀博士 2014年
主持项目
1、国家自然科学基金项目青年基金：面向单细胞测序数据的瘤内异质性检测方法研究，2020-2022
2、中科院西部青年****项目基金：基于下一代测序技术的肿瘤异质性分析方法研究，2020-2022
3、宁夏高等学校科学研究项目优秀青年培育基金：基于机器学习的测序读段预测方法研究，2018-2021
代表性论文
1. 生物、计算机、数学、统计交叉领域：
[1].Yu Z*, Du F, Sun X, Li A. SCSsim: an integrated tool for simulating single-cell genome sequencing data (2019).Bioinformatics. (SCI一区, IF: 4.531)
[2].Yu Z, Li A*, Wang M. CLImAT-HET: detecting subclonal copy number alterations and loss of heterozygosity in heterogeneous tumor samples from whole-genome sequencing data (2017).BMC Medical Genomics, 10(1):15. (SCI二区, IF:3.317)
[3].Yu Z, Li A*, Wang M. CloneCNA: detecting subclonal somatic copy number alterations in heterogeneous tumor samples from whole-exome sequencing data (2016).BMC Bioinformatics, 17(1):310. (SCI二区, IF: 2.448)
[4]. Zhang Y^#,Yu Z^#, Ban R, Zhang H, Iqbal F, Zhao A, Li A*, Shi Q*. DeAnnCNV: a tool for online detection and annotation of copy number variations from whole-exome sequencing data (2015).Nucleic acids research, 43(1):289-294. (Co-author, SCI一区, IF: 9.202)
[5].Yu Z, Liu Y, Shen Y, Wang M, Li A*. CLImAT: accurate detection of copy number alteration and loss of heterozygosity in impure and aneuploid tumor samples using whole-genome sequencing data (2014).Bioinformatics, 30(18):2576-2583. (SCI一区, IF: 4.981)
2. 计算机视觉方向：
[1]. H. Liu, F. Du, X. Tang, H. Liu andZ. Yu*. Network Architecture Reasoning Via Deep Deterministic Policy Gradient (2020).2020 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), ORAL.
主讲课程
机器学习导论、人工智能
招生
健康信息与人工智能实验室欢迎具有电子信息、计算机、自动化、人工智能、生物医学工程、数学统计等背景的本科生报考本实验室。