相册


基本信息 The basic information
姓名: 夏勇

学院: 计算机学院


学历: 博士研究生毕业

学位: 工学博士


职称: 教授

职务: 副院长


学科: 计算机科学与技术


邮箱: yxia@nwpu.edu.cn




综合介绍 General Introduction
夏勇，男，西北工业大学教授、博导，1997年考入西北工业大学教育实验学院，分别于2001、2004和2007年从西北工业大学计算机学院获得学士、硕士和博士学位（获中国计算机学会优秀博士论文奖和中国优秀博士学位论文提名）；2007年1月加入悉尼大学计算机学院（原信息技术学院）生物医学与多媒体技术（BMIT）实验室，在冯大淦院士指导下进行博士后研究，2013年入选国家“青年海外人才”计划，并于同底回到西北工业大学计算机学院，开展医学影像大数据分析、计算机辅助诊断和深度学习等领域的教学和科研工作，现为空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室成员；主持国家自然基金面上项目两项，近三年在IEEE会刊、MedIA、NeurIPS、IJCAI和MICCAI等本领域顶级期刊和会议发表论文近40篇，指导学生获得了ISBI 2019“急性白血病恶性B-淋巴母细胞分类竞赛”第一名、MICCAI 2020胶质瘤分割竞赛（BraTS 2020）第二名等多个国际医学影像分析竞赛奖励；现为中国计算机学会青工委委员、中国图象图形学学会视觉大数据专委会常委、中国生物医学工程学会青委会委员和中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会人工智能学组副组长、陕西省计算机学会人工智能专委会主任、MICS指导委员会委员和VALSE执行领域主席之一；先后担任ISBI 2017、MICCAI 2019、MICCAI 2020等国际会议的Session Chair或Area Chair。



招生信息 Admission Information
诚挚邀请有志于从事医学影像分析、计算机辅助诊断和深度学习领域研究的青年学子报考/申请硕士、博士和博士后！诚挚邀请有志于来课题组攻读研究生的学生提前加入本组，开展科研训练！秉持“Train the research leaders of the next generation to the highest international standard”的理念，将为各位同学提供专业的指导、全面的科研训练、一流的软硬件科研环境、热烈而开放的学术氛围和与国内外一流科研团队交流合作的机会。2017年以来，硕博士研究生21人次赴澳大利亚悉尼大学、阿德莱德大学和悉尼科技大学、美国斯坦福大学、匹兹堡大学和北卡罗来纳大学、比利时布鲁塞尔自由大学进行联合培养，博士生谢雨彤获评为“2020年度西北工业大学研究生标兵”，硕博士学生六人次获得国家奖学金；每一届硕士毕业生中均有人获西北工业大学优秀硕士论文。报考硕士/申请实习的要求：

* 了解深度学习基础知识，特别是关于图像、手写字符识别方面的知识
* 熟悉 CNN结构以及相关的开源工具（caffe，tensorflow，torch等）
* 熟悉 C++、Python和Matlab 编程
* 具有良好的团队合作以及沟通能力
* 加分项：有大规模数据处理与模型训练的经验
其他信息不及备载，请对医学影像和数据分析感兴趣的同学与我联系（邮箱：yxia@nwpu.edu.cn），并欢迎大家来实验室参观。



教育经历 Education Experience
· 2003年-2007年：博士 （西北工业大学计算机学院/计算机科学与技术专业）

2004年11月–06年1月：访问研修/悉尼大学信息技术学院
· 2001年-2004年：工学硕士（西北工业大学计算机学院/计算机应用技术专业）
2003年5月–11月：访问研修/香港理工大学电子资讯工程系
· 1997年-2001年：工学学士（西北工业大学实验班和计算机学院/计算机及其应用专业）



工作经历 Work Experience
· 2013年12月–今：教授/西北工业大学计算机学院
· 2007年1月–13年12月：博士后/悉尼大学计算机学院（原信息技术学院）BMIT实验室（07年1-10月为研究助理）



社会兼职 Social Appointments


中国计算机学会（CCF）青工委委员、计算机视觉专委会 委员
中国图象图形学学会（CSIG）视觉大数据专委会 常委
中国抗癌协会会员肿瘤影像专业委员会人工智能学组 副组长

医学图像计算青年研讨会（MICS）指导委员会 委员
视觉与学习青年****研讨会（VALSE）第四届、第五届执行领域主席之一
陕西省计算机学会人工智能专委会 主任



荣誉获奖 Awards Information
2021年 学生胡诗帅在“COVID-19肺CT病变分割挑战赛”中排名第一
2020年 学生谢雨彤、叶艺文获“图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM 2020）肺部组织分割挑战赛”二等奖
2020年 学生潘永生获“2020世界智能医学大会阿尔茨海默病分类挑战赛”二等奖

2020年 学生谢雨彤的论文获“陕西省第十四届自然科学优秀学术论文”三等奖
2020年 学生贾灏哲获MICCAI 2020“脑肿瘤分割竞赛（Brain Tumor Segmentation，BraTS 2020）”第二名

2020年 学生张建鹏获MICCAI 2020“基于多序列CMR的心肌病理分割竞赛（Multi-sequence CMR based Myocardial Pathology Segmentation，MyoPS 2020）”第三名
2020年 学生吴轶成的硕士论文《基于深度学习的视网膜血管分割技术研究》获西北工业大学优秀硕士学位论文
2019年 学生潘永生获ISBI 2019“急性白血病恶性B-淋巴母细胞分类竞赛（Classification of Normal versus Malignant Cells in B-ALL White Blood Cancer Microscopic Images, C-NMC）”第一名

2019年 学生潘永生的论文获“MICS2019&江苏省2019年研究生医学影像分析学术创新论坛最佳Poster论文”三等奖
2019年 学生张建鹏的硕士论文《基于深度学习的医学图像分类技术研究》获西北工业大学优秀硕士学位论文
2018年 学生谢雨彤的论文获第七届陕西省抗癌协会科技奖优秀论文二等奖
2018年 学生吴轶成的论文获“2018上海交通大学-悉尼大学：转化医学研究对话”Best Research Presentation奖
2018年 入选西北工业大学“翱翔青年****”
2018年 学生李娜的硕士论文《基于情感的图像分类技术研究》获西北工业大学优秀硕士学位论文
2017年 学生李哲的硕士论文《仿生智能计算技术及其在医学图像分割中的应用研究》获西北工业大学优秀硕士学位论文
2015年 西北工业大学优秀青年教师奖（吴亚军奖）一等奖
2014年 入选西北工业大学“翱翔青年****”
2010年 中国优秀博士学位论文提名奖
2010年 陕西省优秀博士学位论文奖
2007年 中国计算机学会优秀博士论文奖
2006年 国防科工委“国防科学技术奖”三等奖
2001年 全美大学生数学建模竞赛(ICM)一等奖
2000年 全国大学生数学建模竞赛(CSIAM)一等奖



科学研究 Scientific Research
老年痴呆症和神经退化性疾病的计算机辅助诊断技术
神经胶质瘤计算机辅助诊断、肿瘤区域勾画和预后预测技术
肺癌、肝癌、胰腺癌、前列腺癌的计算机辅助诊断技术
X光胸片和病理图像的计算机辅助分析技术
医学临床数据挖掘技术研究



教育教学 Education And Teaching
主讲本科生课程：U10M12021《数字图像处理（英）》
主讲研究生课程：M10M**《Artificial Neural Network and Its Application》

参与讲授本科生课程：U10M11034《数字图像处理》
参与讲授本科生课程：U10M11118《计算机视觉中的深度学习》
参与讲授本科生课程：U10M71087《计算机科学与技术学科前沿II》



学术成果 Academic Achievements
近期部分期刊论文
#2021#

# Yutong Xie, Jianpeng Zhang, Zehui Liao, Yong Xia, Chunhua Shen, "PGL: Prior-Guided Local Self-supervised Learning for 3D Medical Image Segmentation,"https://arxiv.org/abs/2011.12640

# Benteng Ma, Jing Zhang,Yong Xia, Dacheng Tao, "Inter-layer Transition in Neural Architecture Search," http://arxiv.org/abs/2011.14525
1. Yongsheng Pan, Mingxia Liu*, Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Disease-image-specific Learning for Diagnosis-oriented Neuroimage Synthesis with Incomplete Multi-Modality Data", IEEE-TPAMI, 2021.https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.**
2. Hongyu Wang, Shanshan Wang, Zibo Qin, Ruijiang Li, Yanning Zhang, andYong Xia*, "Triple Attention Learning for Classification of 14 Thoracic Diseases Using Chest Radiography,"Medical Image Analysis, 2021.https://doi.org/10.1016/j.media.2020.101846
3.Jianpeng Zhang#, Yutong Xie#, Zhibin Liao, Guansong Pang, Johan Verjans, Wenxing Li, Zongji Sun, Jian He, Yi Li, Chunhua Shen, and Yong Xia*, "Viral Pneumonia Screening on Chest X-Rays Using Confidence-Aware Anomaly Detection", IEEE-TMI,2021.https://doi.org/10.1109/TMI.2020.**

4. Jianpeng Zhang^#, Yutong Xie^#, Yan Wang, and Yong Xia*, "Inter-slice Context Residual Learning for 3D Medical Image Segmentation", IEEE-TMI,2021.https://doi.org/10.1109/TMI.2020.**
5. Yutong Xie^#, Jianpeng Zhang^#, Hao Lu, Chunhua Shen, Yong Xia*, "SESV: Accurate Medical Image Segmentation by Predicting and Correcting Errors",IEEE-TMI, 2021. https://doi.org/10.1109/TMI.2020.**
6. Zhe Li, and Yong Xia*, "Deep Reinforcement Learning for Weakly-Supervised Lymph Node Segmentation in CT Images," IEEE-JBHI, 2021.https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.**

7. Yuanyuan Chen, and Yong Xia*, "Sparsity Induced Deep Collaborative Learning for Accurate Diagnosis of Alzheimer's Disease and Its Early Stage," Pattern Recognition, 2021.https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107944
8. Jianpeng Zhang, Yutong Xie, Yong Xia, Chunhua Shen, "DoDNet: Learning to segment multi-organ and tumors from multiple partially labeled datasets," CVPR 2021.https://arxiv.org/abs/2011.10217代码：https://github.com/aim-uofa/partially-labelled视频：https://www.bilibili.com/video/BV1RT4y1P7YL

9. Yutong Xie, Jianpeng Zhang, Chunhua Shen, Yong Xia*, "CoTr: Efficiently Bridging CNN and Transformer for 3D Medical Image Segmentation,"MICCAI 2021.https://arxiv.org/abs/2103.03024代码：https://github.com/YtongXie/CoTr
10. Yongsheng Pan*, Yuanyuan Chen, Dinggang Shen*, and Yong Xia*, "Collaborative Image Synthesis and Disease Diagnosis for Classification of Neurodegenerative Disorders with Incomplete Multi-modal Neuroimages," MICCAI 2021 (early accept).

11. Jie Wei, Feng Shi, Zhiming Cui, Yongsheng Pan, Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Consistent Segmentation of Longitudinal Brain MR Images with Spatio-Temporal Constrained Networks," MICCAI 2021 (early accept).
12. Zelin Qiu, Yongsheng Pan, Jie Wei, Dijia Wu, Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Predicting Symptoms from Multiphasic MRI via Multi-Instance Attention Learning for Hepatocellular Carcinoma Grading," MICCAI 2021.


13. Yongsheng Pan, andYong Xia*, "Ultimate Reconstruction: Understand Your Bones from Orthogonal Views," ISBI 2021.
#2020#

1. Yutong Xie, Jianpeng Zhang,Yong Xia*, and Chunhua Shen, "A Mutual Bootstrapping Model for Automated Skin Lesion Segmentation and Classification,"IEEE-TMI, 2020.https://doi.org/10.1109/TMI.2020.**视频：https://www.bilibili.com/video/BV13v411i744

2. Yongsheng Pan, Mingxia Liu, Chunfeng Lian, Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Spatially-Constrained Fisher Representation for Brain Disease Identification with Incomplete Multi-Modal Neuroimages",IEEE-TMI, 2020. https://doi.org/10.1109/TMI.2020.**

3. Haozhe Jia, Yong Xia*, Yang Song, Donghao Zhang, Heng Huang, Yanning Zhang, and Weidong Cai, "3D APA-Net: 3D Adversarial Pyramid Anisotropic Convolutional Network for Prostate Segmentation in MR Images," IEEE-TMI, 2020. https://doi.org/10.1109/TMI.2019.**

4. Hongyu Wang, Haozhe Jia, Le Lu, andYong Xia*, "Thorax-Net: An Attention Regularized Deep Neural Network for Classification of Thoracic Diseases on Chest Radiography,"IEEE-JBHI, 2020.https://doi.org/10.1109/JBHI.2019.**
5. Yicheng Wu,Yong Xia*, Yang Song, Yanning Zhang, and Weidong Cai, "NFN+: A Novel Network Followed Network for Retinal Vessel Segmentation,"Neural Network, 2020.https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.02.018
6. Benteng Ma, Xiang Li, andYong Xia*, "Autonomous Deep Learning: A Genetic DCNN Designer for Image Classification," Neurocomputing, 2020.https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.10.007
7.Benteng Ma#, Jing Zhang#,Yong Xia, Dacheng Tao, "Auto Learning Attention,"NeurIPS 2020.https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/103303dd56a731e377d01f6a37badae3-Abstract.html代码：https://github.com/btma48/AutoLA
8. Yutong Xie, Jianpeng Zhang, Zhibin Liao, Chunhua Shen, Johan Verjans, andYong Xia*, "Pairwise Relation Learning for Semi-supervised Gland Segmentation," MICCAI 2020.

9.Haozhe Jia,Yong Xia*, Weidong Cai, and Heng Huang, "Learning High-Resolution and Efficient Non-local Features for Brain Glioma Segmentation in MR Images,"MICCAI 2020.
10.Shishuai Hu, Jianpeng Zhang, andYong Xia*, "Boundary-aware Network for Kidney Tumor Segmentation," MICCAI 2020 Workshop on MLMI.
11.Yaxin Chen, Benteng Ma, andYong Xia*, "α-UNet++: A Data-driven Neural Network Architecture for Medical Image Segmentation," MICCAI 2020 Workshop on DART.
12.Xinqiang Zhou, Yicheng Wu, andYong Xia*, "Retinal Image Quality Assessment via Specific Structures Segmentation," MICCAI 2020 Workshop on OMIA.
13.Jianpeng Zhang#, Yutong Xie#, Zhibin Liao, Johan Verjans, andYong Xia*, "EfficientSeg: A simple but efficient solution to myocardial pathology segmentation challenge", MICCAI 2020 MyoPS Challenge.(3rd place solution)
14.Haozhe Jia,Yong Xia*, Weidong Cai, and Heng Huang, "HNF-Net: High-resolution and Non-local Feature Network for Brain Tumor Segmentation in Multimodal MR Images,"MICCAI 2020 BraTS Challenge.(2nd place solution)
15.Guojing Zhao, Bowen Jiang, Jianpeng Zhang*, andYong Xia*, "Segmentation then Prediction: A Multi-task Solution to Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction,"MICCAI 2020BraTSChallenge.
16.Jie Wei, Duc Toan Bui, Zhengwang Wu, Li Wang,Yong Xia*, Gang Li*, Dinggang Shen*, "7T Guided 3T Brain Tissue Segmentation Using Cascaded Nested Networkv,"ISBI 2020.
#2019#

1. Yutong Xie, Jianpeng Zhang, and Yong Xia*, "Semi-supervised adversarial model for benign–malignant lung nodule classification on chest CT," Medical Image Analysis, 2019. https://doi.org/10.1016/j.media.2019.07.004
2. Jianpeng Zhang, Yutong Xie, Qi Wu, andYong Xia*, "Medical image classification using synergic deep learning," Medical Image Analysis, 2019.https://doi.org/10.1016/j.media.2019.02.010
3. Yongsheng Pan, Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Foreground Fisher Vector: Encoding Class-Relevant Foreground to Improve Image Classification," IEEE-TIP, 2019.https://doi.org/10.1109/TIP.2019.**(Source Code: https://github.com/YongshengPan/foreground-fisher-vector)

4. Jianpeng Zhang, Yutong Xie, Yong Xia*, and Chunhua Shen, "Attention Residual Learning for Skin Lesion Classification," IEEE-TMI, 2019.https://doi.org/10.1109/TMI.2019.**(高被引)
5. Yutong Xie, Yong Xia*, Jinapeng Zhang, Yang Song, Dagan Feng, Michael Fulham, and Weidong Cai, "Knowledge-based Collaborative Deep Learning for Benign-Malignant Lung Nodule Classification on Chest CT," IEEE-TMI, 2019. (高被引) https://doi.org/10.1109/TMI.2018.**(Source Code: https://github.com/YtongXie/MVKBC-model-for-lung-nodule-classification)

6. Jie Wei, and Yong Xia*, "M3Net: A multi-model, multi-size, and multi-view deep neural network for brain magnetic resonance image segmentation," Pattern Recognition, 2019.https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.03.004
7. Jianpeng Zhang, Yutong Xie,Yong Xia*, and Chunhua Shen, "Light-Weight Hybrid Convolutional Network for Liver Tumor Segmentation," IJCAI 2019. 论文简介：https://mp.weixin.qq.com/s/kIZxxFHvC0APtZAamQuUIw
8. Yutong Xie, Hao Lu, Jianpeng Zhang, Chunhua Shen, andYong Xia*, "Deep Segmentation-Emendation Model for Gland Instance Segmentation," MICCAI 2019.

9. Haozhe Jia, Yang Song, Heng Huang, Weidong Cai, andYong Xia*, "HD-Net: Hybrid Discriminative Network for Prostate Segmentation in MR Images," MICCAI 2019.
10. Yicheng Wu,Yong Xia*, Yang Song, Donghao Zhang, Dongnan Liu, Chaoyi Zhang, and Weidong Cai, "Vessel-Net: Retinal Vessel Segmentation under Multi-path Supervision," MICCAI 2019.
11. Yongsheng Pan, Mingxia Liu, Chunfeng Lian,Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Disease-Image Specific Generative Adversarial Network for Brain Disease Diagnosis with Incomplete Multi-Modal Neuroimages," MICCAI 2019.
12. Yongsheng Pan, Mingxia Liu,Yong Xia*, and Dinggang Shen, "Discriminative-Region-Aware Residual Network for Adolescent Brain Structure and Cognitive Development Analysis," MICCAI 2019 Workshop on GLMI.
13. Feng Zhang, Yutong Xia,Yong Xia*, and Yanning Zhang, "A Pulmonary Nodule Detection Method Based on Residual Learning and Dense Connection," MICCAI 2019 Workshop on DART.
14. Guojing Zhao, Jianpeng Zhang, andYong Xia*, "Improving Brain Tumor Segmentation in Multi-sequence MR Images Using Cross-sequence MR Image Generation," MICCAI 2019 BraTSChallenge.
15. Yongsheng Pan, Mingxia Liu,Yong Xia*, and Dinggang Shen*, "Neighborhood-correction algorithm for classification of normal and malignant cells," ISBI 2019 Challenge on C-NMC.(1st place solution)
#2018#

1. Ya Gao#, Qinfen Wang#, Jiamei Li, Jingjing Zhang, Ruohan Li, Lun Sun, Qi Guo, Yong Xia*, Bangjiang Fang, and Gang Wang*, "Impact of Mean Arterial Pressure Fluctuation on Mortality in Critically Ill Patients," Critical Care Medicine, 2018.
2. Jianpeng Zhang, Yong Xia*, Yutong Xie, Michael Fulham, and David Dagan Feng, "Classification of medical images in the biomedical literature by jointly using deep and handcrafted visual features," IEEE-JBHI, 2018.
3. Yutong Xie, Yong Xia*, Jianpeng Zhang, Michael Fulham, and Yanning Zhang, "Fusing Texture, Shape and Deep Model-Learned Information at Decision Level for Automated Classification of Lung Nodules on Chest CT," Information Fusion, 2018.(高被引)
4. Junjie Zhang, Yong Xia*, Hengfei Cui, and Yanning Zhang, "Pulmonary nodule detection in medical images: A survey, " Biomedical Signal Processing and Control, 2018.
5. Yongsheng Pan, Mingxia Liu, Chunfeng Lian, Tao Zhou,Yong Xia*, and Dinggang Shen, "Synthesizing Missing PET from MRI with Cycle-consistent Generative Adversarial Networks for Alzheimer's Disease Diagnosis," MICCAI 2018.

6. Jianpeng Zhang, Yutong Xie, Qi Wu, andYong Xia*, "Skin Lesion Classification in Dermoscopy Images Using Synergic Deep Learning," MICCAI 2018.

7. Yicheng Wu,Yong Xia*, Yang Song, Yanning Zhang, and Weidong Cai, "Multiscale Network Followed Network Model for Retinal Vessel Segmentation," MICCAI 2018.

8. Donghao Zhang*, Yang Song, Dongnan Liu, Haozhe Jia, Siqi Liu,Yong Xia, and Weidong Cai, "Panoptic Segmentation with an End-to-End Cell R-CNN for Pathology Image Analysis," MICCAI 2018.

9. Yan Hu, Xiang Liu, Xin Wen, Chen Niu, andYong Xia*, "Brain Tumor Segmentation on Multimodal MRI Using Multi-Level Upsampling in Decoder," MICCAI 2018 Workshop on Brainlesion.

10. Shen Lu*,Yong Xia, Weidong Cai, Dagan Feng, and Michael Fulham, "Cross-Cohort Dementia Identification Using Transfer Learning With FDG-PET Imaging," ISBI 2018.
#2017 and Before#
1. Benteng Ma and Yong Xia*, "A Tribe Competition-Based Genetic Algorithm for Feature Selection in Pattern Classification," Applied Soft Computing, 2017.
2. Yongsheng Pan, Yong Xia*, Tao Zhou, and Michael Fulham, "Cell Image Segmentation Using Bacterial Foraging Optimization," Applied Soft Computing, 2017.
3. Shen Lu, Yong Xia*, Weidong Cai*, David Dagan Feng, and Michael Fulham, "Early Identification of Mild Cognitive Impairment Using Incomplete Random Forest-Robust Support Vector Machine and FDG-PET Imaging," Computerized Medical Imaging and Graphics, 2017.
4. Chuanchuan Zheng, Yong Xia*, Yongsheng Pan, and Jinhu Chen*, "Automated Identification of Dementia Using Medical Imaging: A Survey from a Pattern Classification Perspective," Brain Informatics, 2016.
5. Yutong Xie, Yong Xia*, Jianpeng Zhang, Weidong Cai, Michael Fulham and David Dagan Feng, "Transferable Multi-model Ensemble for Benign-Malignant Lung Nodule Classification on Chest CT," MICCAI 2017.

6. Jie Wei and Yong Xia*, "Multi-scale Networks for Segmentation of Brain Magnetic Resonance Images," MICCAI 2017 Workshop on DLMIA.

7. Yan Hu, and Yong Xia*, "3D Deep Neural Network-Based Brain Tumor Segmentation Using Multimodality Magnetic Resonance Sequences," MICCAI 2017 Workshop on Brainlesion.

8. Haozhe Jia, Yong Xia*, Weidong Cai, Michael Fulham, and David Dagan Feng, "Prostate Segmentation in MR Images Using Ensemble Deep Convolutional Neural Networks," ISBI 2017.

9. Yutong Xie, Jianpeng Zhang, Sidong Liu, Weidong Cai, and Yong Xia*, "Lung Nodule Classification by Jointly Using Visual Descriptors and Deep Features," MICCAI 2016 Workshop on Medical Computer Vision (MCV).



学术活动 Professional Activities
参与学术评审

担任国家科学技术奖网络评委（2018年）
担任国家重点研发计划重点专项评委（2018）
担任安徽省自然科学基金项目评委（2018）
担任博士论文评阅人：南非Cape Peninsula 科技大学
担任科研项目评审：英国Tenovus the Cancer Charity基金会
参与组织国际会议

Co-Chair, VALSE 2021 Student Webinar 第一期：医学影像：大规模数据的机遇与挑战（视频：https://www.bilibili.com/video/BV14V411B7av；https://www.bilibili.com/video/BV1RT4y1P7YL；https://www.bilibili.com/video/BV1ut4y1B7GB；https://www.bilibili.com/video/BV135411J7Ca）
SessionChair, The23rd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2020)
Co-Chair, VALSE2020 医学影像分析论坛 （视频：https://www.bilibili.com/video/BV1CK4y1v7buhttps://www.bilibili.com/video/BV1DA411Y77ehttps://www.bilibili.com/video/BV1qa4y1J7Kehttps://www.bilibili.com/video/BV1GV411U7Exhttps://www.bilibili.com/video/BV13K411T7wDhttps://www.bilibili.com/video/BV1Gp4y1v78P）

Co-Chair, VALSE2020 Student Seminar 学生研讨会 （视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1Q54y1m7D2;https://www.bilibili.com/video/BV1dT4y1j7f3）
Co-Chair, 第三届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2020）医学影像分析论坛
Area Chair,第三届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2020）
Area Chair, The22nd International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2019)
Chair, VALSE 2019 医学影像智能分析论坛（视频：https://www.iqiyi.com/v_19rs7v7a18.html）
Area Chair,第二届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2019）
Organizing Chair, 2018 Chinese Conference on Multimedia (ChinaMM2018)
Chair, 第一届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV2018）医学影像分析论坛
Special Issue Chair, 2018 International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering (IScIDE 2018)

Session Chair, 2017 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017)

Co-organizer,ISBI 2017 Tutorial on Biomedical Texture Analysis

Co-organizer, Fusion 2017 Special Session on High-dimensional and Deep Representation Methods for Information Fusion

Session Chair: 2015 International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering (IScIDE 2015)

Session Chair: The 2nd IEEE China Summit and International Conference on Signal and Information Processing (ChinaSIP 2014)
部分学术报告

基于深度学习的医学影像分割：进展和展望（CCF生物信息学广州高端论坛，17/04/2021，广州）
Deep Learning-based Medical Image Segmentation: How to Make It Better（5th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing(ICSP 2020) Special session on Medical Image Processing and Understanding，Online，08/12/2020）
基于深度学习的医学图像分割技术（第四届图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM 2020）医学图像与人工智能论坛，东北大学，05/12/2020）
面向医学影像分割的深度学习技术（第二届中国医学影像AI大会，19/09/2020）
基于深度学习的医学影像分割技术（CCF-CV走进企业系列交流会（21联影科技），08/08/2020）
面向医学图像分割的深度学习技术（CSIG图象图象中国行--北方民族大学站，06/06/2020）
医学影像小数据深度学习（MICS在线学术讲座，02/06/2020）视频：https://www.bilibili.com/video/BV1wz4y1R7cj
医学影像分析中的半监督深度学习技术（CCF-CV走进高校系列报告会第81期，电子科技大学，26/10/2019）

医学影像分析中的深度学习技术（CSIG医学影像智能分析前沿论坛，中山大学，11/10/2019）
面向医学影像分析的深度学习技术（国家天元数学西北中心“多模态医学影像分析建模与算法新进展专题研讨班”，西安交通大学，26/09/2019）
医学影像小样本深度学习（中国多媒体大会（ChinaMM2019）医学遇见人工智能论坛，大连，26-28/08/2019）
医学影像分析中的深度学习技术（中国计算机学会人工智能会议（CCF-AI 2019），徐州，19-23/08/2019）
面向肿瘤影像分析的深度学习技术（第四届中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会年会，上海，1-2/06/2019）

医学影像分类与分割技术研究（VALSE 2019 医学影像智能分析论坛，合肥，12/04/2019）视频：https://www.iqiyi.com/v_19rs7v7a18.html

面向肿瘤影像分析的深度学习技术（第十三届济南放射肿瘤学国际高峰论坛，济南，21-24/03/2019）
基于深度学习医学影像小数据分析（首届中国医学影像AI大会，上海，15-16/12/2018）

智能化医学影像分析中的深度学习（首届中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV 2018），广州，23-26/11/2018）
医学影像小数据深度学习（18-34期VALSE Webinar，31/10/2018）视频：https://www.iqiyi.com/w_19s3flsgu9.html
医学影像小数据深度学习（第二届图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM 2018），成都，13-15/10/2018）
基于深度学习的医学影像小数据分析（2018中国医学人工智能大会暨首届人工智能雁栖高端论坛，北京，22-23/09/2018）

智能化医学图像分析中的深度学习（2018中国多媒体大会：多媒体与人工智能讲习班，西安，09/14/2018）
医学影像深度学习（江苏省人工智能大会：医疗人工智能前沿进展论坛，南京，09/08/2018）
Medical Imaging + AI - Opportunities and Challenges（第二届智能医学研讨会，深圳，11/08/2018）
深度学习在小样本图像分析中的应用（第五期CSIG 图像图形学科前沿讲习班，清华大学，03/06/2018）

医学影像分析和计算机辅助诊断中的深度学习技术（CCF-CV走进高校系列报告会第五十二期，东北大学，26/05/2018)

深度学习在影像组学中的应用（第六届山东省肿瘤学术大会，济南，05/05/2018）
医学图像 + AI：机遇与挑战（陕西省信号处理学会第六届会员代表大会，西北工业大学，26/01/2018）
深度卷积神经网络在医学图像分析中的应用（国家自然科学基金委《深度学习算法及其应用》天元讲习班，浙江大学，3/11/2017）
面向医学影像分析的深度学习技术（2017中国计算机大会（CNCC2017）深度学习与医学影像论坛，福州，26/10/2017）
医学影像分析中的深度学习实践 (2017中国计算机视觉大会（CCCV 2017）医学影像分析论坛，天津，13/10/2017)
深度学习在医学影像分析中的应用(2017图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM 2017）深度学习讲习班，电子科技大学，25/09/2017)
医学影像分析中的深度学习实践(2017中国生物医学工程学会北戴河青年论坛，东北大学秦皇岛分校，06-07/08/2017)
深度学习在医学图像分割与分类中的应用(2017中国计算机学会人工智能会议医疗人工智能论坛，昆明，01/08/2017)
Synergic Deep Learning for Medical Image Classification (第四届医学图像计算青年研讨会（MICS 2017），上海交通大学，15-16/07/2016)
基于深度学习医学影像分析（2017 CSIG成像探测与感知专委会成立大会暨第一届成像探测与感知前沿大会，西北工业大学， 21/05/2017）

深度学习在医学影像分析中的应用与挑战（中华医学会第七次全国数字医学学术年会，西安，29/04/2017）
Texture analysis for image-based computer-aided diagnosis (ISBI 2017 Tutorial on Biomedical Texture Analysis, Melbourne, 18/04/2017)
深度学习在医学影像分析中的应用与挑战（CCF YOCSEF广州“医学数据处理前沿发展与挑战”学术论坛，华南理工大学，17/05/2016）

基于多标记学习的中医诊疗数据分析（中国科协第294次青年科学家论坛--中医药大数据的辨证模型构建研究，中国中医科学院，09/11/2015）
面向智能化医疗的医学影像分析技术（第六届CCF优秀博士学位论文获奖者论坛，中山大学，08/08/2015）
Variational Bayesian Methods for Medical Image Segmentation（澳大利亚信息通信技术研究中心（ NICTA）机器学习实验室，3/10/2013）




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