姓名:应时辉

职称 /职务: 教授、博导

邮箱:shying@shu.edu.cn

电话:

研究领域:医学影像处理与智能分析的数学理论与方法、反问题的几何理论

教育经历与工作经历:

2017/03-至今 上海大学理学院数学系 教授
期间:2019/12-2020/12北卡罗来纳大学教堂山分校医学影像研究中心 访问学者
2011/03-2017/02 上海大学理学院数学系 副教授
期间:2015/01-2015/02 奥地利维也纳大学薛定谔研究所 访问学者
2012/01-2013/01 北卡罗来纳大学教堂山分校医学影像研究中心 博士后
2008/06-2011/02 上海大学理学院数学系 讲师
2002/09-2008/06 西安交通大学理学院数学系 理学博士
1997/09-2001/07 西安交通大学机械工程学院 工学学士
1994/09-1997/08 浙江省金华第一中学


代表性科研项目:

[1] 国家自然科学基金(11971296):大脑影像智能分析的小样本学习理论与方法研究,2020.01-2023.12,主持
[2] 国家自然科学基金(11471208):大脑影像标准化的优化模型与算法研究,2015.01-2018.12,主持
[3] 上海市科委能力建设项目(18010500600):基于脑影像处理与智能分析的脑疾病早期诊断,2018.04-2021.03,主持
[4] 国家自然科学基金(61005002):数据集配准问题的 Lie 群方法研究及其应用,2011.01-2013.12,主持

代表性论著:


[1] Z. Wen, R. Feng, J. Liu, Y. Li, S. Ying*, GCSBA-Net: Gabor-based and Cascade Squeeze Bi-Attention Network for Gland Segmentation. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2020. DOI: 10.1109/JBHI.2020.3015844
[2] J. Shi, X. Zheng, J. Wu, Q. Zhang, S. Ying*, Quaternion Grassmann Average Network for Learning Representation of Histopathological Image, Pattern Recognition. 89: 67-76, 2019.
[3] S. Ying, L. Cai, Y. Peng*, Y. Li, Geometric Understanding for Unsupervised Subspace Learning, IJCAI. 2019.
[4] S. Ying, Z. Wen, J, Shi, Y. Peng*, J. Peng, H. Qiao, Manifold preserving: an intrinsic approach for semi-supervised distance metric learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 29(7): 2731-2742, 2018.
[5] X. Li, Y. Bai, Y. Peng, S. Du, S. Ying*, Nonlinear semi-supervised metric learning via multiple kernel and local topology. International Journal of Neural Systems. 28(2): 1750040, 2018.
[6] J. Shi, X. Zheng, Y. Li, Q. Zhang, S. Ying*, Multimodal Neuroimaging Feature Learning with Multimodal Stacked Deep Polynomial Networks for Diagnosis of Alzheimer's Disease. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 22(1): 173-183, 2018.
[7] J. Shi, J. Wu, Y. Li, Q. Zhang, S. Ying*, Histopathological image classification with color pattern random binary hashing based PCANet and matrix-form classifier. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 21(5):1327–1337 2017.
[8] S. Ying, Y. Wang, Z. Wen, Y. Lin*, Nonlinear 2D shape registration via thin-plate spline and Lie group representation. Neurocomputing. 195: 129–136, 2016.
[9] S. Ying, G. Wu, Q. Wang, D. Shen, Hierarchical unbiased graph shrinkage (HUGS): a novel groupwise registration for large data set, NeuroImage. 84(1): 626-638, 2014.
[10] S. Ying, G. Wu, Q. Wang, D. Shen, Groupwise registration via graph shrinkage on the image manifold, IEEE Conferences on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Portland, Oregon, USA, June 25-27, 2013.

(最后更新日期:2021.5.19)
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