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智慧健康与可视计算——学院科研团队

2017年05月11日 15:56     图 |      文 |     

智慧健康与可视计算---学院科研团队

团队网址:www.scholat.com/team/iHAVC

负责人:龚永义

教师成员:高东发、李祺、郝天永、吴贺丰、黄红桃、巫小蓉

研究内容:

广东外语外贸大学智慧健康与可视计算团队是在原信息学院图像处理研究所的基础上组建的。团队依托广东外语外贸大学信息科学与技术学院,致力于智慧健康与可视计算方面的学术和应用研究。团队共有4个研究方向:医学影像处理与分析、视频分析、医疗文本信息抽取与检索、智慧健康系统。其中第4个研究方向将基于前3个方向的研究成果。

1.医学影像处理与分析。主要研究点:图像分割、图像配准、图像缩放等;基于CT、MRI等医学影像数据,进行3D目标轮廓提取、多模态图像配准、图像缩放等研究工作。

2.视频分析。主要研究点:对视频图像中的目标进行检测、跟踪、识别;视频监控;行为理解。

3.医疗文本信息抽取与检索。主要研究点:临床试验指南实体概念、时间、数值表达式等抽取;临床试验指南文本的分类与聚类;特定疾病的知识库构建;面向特定疾病的问答系统等。

4.智慧健康系统。基于团队研究成果,搭建智慧健康服务平台。

 

部分成果:

[1]Integration of Points of Interest and Regions of Interest, Q. Li, Y. Gong. SIP 2014.

[2]A Content-Aware Scaling Methods for Stereoscopic Images. K. Li, Y. Gong, Q. Li, L. Jiang. ICDH 2014.

[3]Concave Region Partitioning with a Greedy Strategy on Imbalanced Points. Q. Li, Y. Gong, Y. Lu. ICDH 2014.

[4]2维至3维图像/视频转换的深度图提取方法综述.李可宏,姜灵敏,龚永义.中国图像图形学报. 2014.

[5]Visual Tracking via Clustering-based Patch Weighing and Masking, H. Yuan, H. Wu, D. Feng, Y. Gong. ICCSCT 2016.

[6]Detection of Imbalanced Vertices in 3D meshes. K. Feng, Q. Li, Y. Gong, J. Yang, S. Peng. ICDH 2016.

[7]A Shape Model for Contour Extraction of Drosophila Embryos. Q. Li, Y. Gong. BIBM 2016.

[8]Polyline-Driven Stop Sign Detection. Q. Li, Y. Gong. SIP 2016.

[9]Imbalanced Vertices Detection and Applications to Mesh Matching. J. Yang, K. Feng, Y. Gong, Q. Li, J. Li. IJCTE 2016

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