更新日期：2023年9月16日

姓 名 余晋刚 性 别 男 出生年月 1983年7月 籍贯 湖北麻城市 民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生毕业 最后学位 工学博士 技术职称 副教授 导师类别 硕导 行政职务 Email jingangyu(AT)scut.edu.cn 工作单位 自动化科学与工程学院 邮政编码 510641 通讯地址 广州市天河区五山路381号华南理工大学三号楼423室 单位电话

个人简介

（研究领域：计算机视觉与模式识别、医学图像分析）

余晋刚，博士，副教授，广东省重大人才计划青年拔尖人才，现任职于华南理工大学自动化科学与工程学院。

2005年本科毕业于西安交通大学，并分别于2007年和2014年在华中科技大学取得硕士和博士学位。2014年至2016年在美国内布拉斯加林肯大学从事博士后研究工作。2016年10月通过海外人才引进加入华南理工大学任副教授。攻读博士学位之前，曾于2007年至2010年在中兴通讯、广东北电等业界知名企业担任产品研发工程师。 研究领域为计算机视觉与模式识别、医学图像分析。近年来，在TIP、CVPR、IJCAI、TMI、MIA、MICCAI等相关领域顶级或权威学术期刊/会议发表论文30余篇。授权发明专利3项，其中1项以超过100万元价格转让并进行产业化。自主研发了病理人工智能辅助诊疗原型系统，并部署至多家医院开展临床示范应用。主持国家自然科学基金项目（2项）、广东省人才计划项目、国家重点研发计划子课题、广州市科技计划项目、校企合作项目等近10项，作为核心研究人员参与国家重点研发、广东省重点领域研发、国家自然科学基金重点项目、美国国家科学基金重点项目等多项。担任CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI等顶级会议的程序委员会委员、TIP、TMI等30余种学术期刊的审稿人、医学图像计算青年研讨会（MICS）委员会委员、琶洲实验室双聘研究人员、南方医科大学珠江医院流动PI等学术兼职。应邀在全国性重要学术会议做大会报告2次。入选广东省重大人才计划青年拔尖人才（执行期2018.1-2022.12）。

工作经历

2016.10 - 至今       华南理工大学自动化学院    副教授
2014.2 - 2016.5     University of Nebraska-Lincoln, USA   Postdoctoral Research Associate
2007.7 - 2010.8     中兴通讯、广东北电等企业    产品研发工程师

教育经历

2010.9 - 2014.6    华中科技大学自动化学院    博士（控制科学与工程）
2005.9 - 2007.6    华中科技大学图像识别与人工智能研究所    硕士（模式识别与智能系统）
2001.9 - 2005.6    西安交通大学电信学院    学士（信息工程）

获奖、荣誉称号

广东省重大人才计划青年拔尖人才（执行期2018.1-2022.12）
华南理工大学优秀本科毕设指导教师（2019，2020，2023）
华南理工大学发展基金会“桃李奖教金”一等奖（2020）

社会、学会及学术兼职

人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）双聘研究人员
南方医科大学珠江医院流动PI
CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI等顶级会议的程序委员会委员
医学图像计算青年研讨会（MICS）委员会委员
TIP、TMI等30余种学术期刊的同行评审人
中国图形图像学会机器视觉专委会委员
华南理工大学自动化学院学位评定委员会委员（社会服务兼职）

邀请学术报告：
[1] 第十届医学图像计算青年研讨会（MICS 2023），大会特邀报告：非充分标注下高维异质病理图像分析及临床应用，太原，2023
[2] 中国医促会病理会分年会暨华夏病理高峰论坛，大会特邀报告：病理图像大数据标注高效深度学习及临床应用，临沂，2023
[3] 南方医科大学病理学系，邀请报告：非充分标注下高维异质病理图像深度学习及临床应用，广州，2023
[4] 华南师范大学软件学院，邀请报告：病理人工智能的一些思考与实践，广州，2022
[5] 中山大学孙逸仙纪念医院，逸仙智慧医疗大数据与人工智能研讨会，邀请报告：病理人工智能的一些思考与实践，广州，2022
[6] 国家超算广州中心，超算应用创新大会，分论坛特邀报告：人工智能赋能医学之本—计算病理的研究现状及挑战，广州，2021

研究领域

[1] 计算机视觉基础研究：不完备数据下的视觉深度学习（小样本、无/弱/半监督等条件下图像分类、检测、分割等）；
[2] 计算机视觉应用研究：医学图像分析（计算病理）、机器视觉（植物表型测量与智慧农业）等。

科研项目

[1] 国家自然科学基金项目，面向高通量植物表型测量的多模态图像结构化协同分析，2021-2024，主持
[2] 国家自然科学基金项目，基于感知增强理论的视觉显著性计算，2018-2020，主持
[3] 广州市科技计划项目，面向高通量植物表型成像测量的多模态植物图像结构化分析，2019-2021，主持
[4] 广州市科技计划项目，基于人工智能深度学习的鼻咽癌病理诊断与生存期预测模型建立及临床应用，2021-2023，主持
[5] 国家重点研发计划子课题（任务），面向运动和意识障碍康复的双向-闭环脑机接口，2022-2027，主持
[6] 校企合作项目，病理人工智能辅助诊疗技术专利转让及产业化（经费超过100万），2023-2024，主持
[7] 校企合作项目，面向智慧农业的植物图像分析算法研究，2023-2024，主持
[8] 参与国家重点研发计划、国家自然基金重点项目、广东省重点领域研发计划等多项

发表论文

近五年代表性论文（第一/通讯作者*）

（计算机视觉与模式识别方向）
[1] Jin-Gang Yu, Yansheng Li, Changxin Gao, Hongxia Gao, Gui-Song Xia, Zhu Liang Yu and Yuanqing Li, "Exemplar-Based Recursive Instance Segmentation With Application to Plant Image Analysis," IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020.
[2] Zhibo Fan, Jin-Gang Yu*, Zhihao Liang, Jiarong Ou, Changxin Gao, Gui-Song Xia and Yuanqing Li, "FGN:Fully Guided Network for Few-Shot Instance Segmentation," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. (CCF A类会议）
[3] Zecheng Li, Zening Zeng, Yuqi Liang and Jin-Gang Yu*, "Complete Instances Mining for Weakly Supervised Instance Segmentation", International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2023. (CCF A类会议）
[4] Jianjin Deng and Jin-Gang Yu*, "A Simple Graph-based Semi-supervised Learning Approach for Imbalanced Classification," Pattern Recognition (PR), 2021.
[5] Shule Deng, Jin-Gang Yu*, Zihao Wu, Hongxia Gao, Yansheng Li, Yang Yang, “Learning Relative Feature Displacement for Few-Shot Open-Set Recognition,” IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2022.
[6] Shuangping Huang, Yu Luo, Zhenzhou Zhuang, Jin-Gang Yu*, Mengchao He and Yongpan Wang, "Context-Aware Selective Label Smoothing for Calibrating Sequence Recognition Models," ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2021. (CCF A类会议）
[7] Yansheng Li, Zhihui Zhu, Jin-Gang Yu*, Yongjun Zhang, "Learning Deep Cross-Modal Embedding Networks for Zero-Shot Remote Sensing Image Scene Classification," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 2020.

（医学图像分析方向）
[1]Jin-Gang Yu, Zihao Wu, Yu Ming, Shule Deng, Qihang Wu, Zhongtang Xiong, Tianyou Yu, Gui-Song Xia, Qingping Jiang, Yuanqing Li, “Bayesian Collaborative Learning for Whole-Slide Image Classification,” IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), 2023. (Github源代码链接：https://github.com/Zero-We/BCL)
[2] Jin-Gang Yu, Zihao Wu, Yu Ming, Shule Deng, Yuanqing Li, Caifeng Ou, Chunjiang He, Baiye Wang, Pusheng Zhang, Yu Wang, “Prototypical Multiple Instance Learning for Predicting Lymph Node Metastasis of Breast Cancer from Whole-slide Pathological Images,” Medical Image Analysis (MIA), 2023. (Github源代码链接：https://github.com/Zero-We/PMIL)
[3] Lichao Xiao,  Jin-Gang Yu*, Zhifeng Liu, Jiarong Ou, Shule Deng and Yuanqing Li, "Censoring-Aware Ordinal Regression for Survial Prediction from Pathological Images," International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2020.
[4] Hao Xiong#, Peiliang Lin#, Jin-Gang Yu#（共同一作）, Jin Ye, Lichao Xiao, Yuan Tao, Zebin Jiang, Wei Lin, Mingyue Liu, Jingjing Xu, Wenjie Hu, Yuewen Lu, Huaifeng Liu, Yuanqing Li, Yiqing Zheng and Haidi Yang, “Computer-Aided Diagnosis of Laryngeal Cancer Via Deep Learning Based on Laryngoscopic Images”, EBioMedcine, 2019.（《柳叶刀》子刊）

科研创新

发明专利授权3项、申请5项，其中1项以超过100万元价格转让并进行产业化；获得软件著作权2项。

代表性专利和软著：
[1] 余晋刚，吴梓浩，吴锦全，基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质，发明专利授权ZL202210895166.9，2022. （以转让并进行产业化）
[2] 余晋刚，吴锦全， 蔡雅程， 华南理工大学计算病理平台， 软件著作权2022SR0399073，2022 （原型系统已部署至珠江医院、中山二院等合作医院开展临床示范应用，截至2023年8月已应用于至少630例肿瘤患者）
[3] 余晋刚，区家荣， 肖立超， 刘智锋，一种基于弦切线距离的椭圆检测方法，发明专利授权ZL201910669661.6，2023.

教学活动

主讲《信号分析与处理》（2017至今）、《数据挖掘与大数据》（2017至今）、《计算机视觉》（2022至今）等本科生专业基础课程。

指导学生情况

[1] 目前指导在读硕士生12名、协助指导博士生多名：2次指导硕士生获研究生国家奖学金（2019级区家荣、2020级邓树乐）；已毕业生学生主要进入阿里巴巴、华为等知名企业就业（2023届硕士毕业生最高签约年薪53万）。

[2] 指导本科实习生多名：3次指导学生获校级优秀本科毕业设计奖（2019年区家荣、2020年范智博、2023年李泽诚）；2020年指导本科生（范智博）以第一作者发表CVPR论文，2023年指导本科生（李泽诚）以第一作者发表IJCAI论文；近年来，我组多名本科生进入UC Berkeley、清华大学等国内外顶级名校或计算机视觉课题组读研深造。

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招生动态（更新截至2023年6月）：
[1] 目前正招收2024级推免生，3-4个名额，欢迎联系！（已招收1名）
[2] 常年欢迎优秀本科生来课题组科研实习！