陈俊颖

发布时间:2023-02-27 浏览次数:12617

基本信息

姓名:陈俊颖

办公室:大学城校区B7-213A

E-mail: jychense@scut.edu.cn

所在团队:智能软件与机器人团队

个人简介

陈俊颖,中国计算机学会杰出会员,ACM杰出演讲者,IEEE/中国图象图形学学会/中国生物医学工程学会高级会员,广东省高等学校青年创新人才项目入选者,中国自动化学会专家、广东省数字政府专家、广东省科技咨询专家;2013年至今在华南理工大学软件学院任教,历任讲师、副教授岗位,担任大数据与智能机器人教育部重点实验室主任助理,大数据与智能机器人教育部重点实验室智能医学图像处理研究室负责人(PI),华南理工大学智能软件与机器人科研团队核心成员,软件学院教职工代表大会执行委员会副主任,具备学术型和专业型研究生导师资格。

近年来致力于模式识别和多源多模态特征融合研究,以及将人工智能技术融入医学图像大数据、视频分析和图像处理研究,主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、广州市科技计划、国家重点实验室开放课题和中央高校基本科研业务费等项目,参与工信部产业技术基础公共服务平台项目、国家重点研发计划、广东省重点研发计划、广东省重大科技专项等项目;以第一作者或通讯作者在TPAMI、TNNLS、TMI、JBHI、CMPB等学术期刊和CVPR、SMC、IUS等学术会议上发表超过40篇论文,单篇论文最高被引270次(发表于CVPR 2021),论文成果在中国图象图形学学会“成果速览”栏目报道;独著2部译著(共157.4万字);授权1项发明专利、5项实用新型专利和27项软件著作权;研究成果以微信小程序形式上线2年,已在广东省、江西省等地多家医院推广应用,入选《2022中国计算机学会技术公益年度案例集》;获得中国计算机学会科学技术奖技术发明二等奖、广东省计算机学会优秀论文二等奖等奖励。

最新介绍:https://yanzhao.scut.edu.cn/open/ExpertInfo.aspx?zjbh=HRJQ8eUH0dc2JnsxzoCyLg==

学历

2007-2013 香港大学 电机电子工程 博士(导师:苏国希 & 李安国院士(香港工程科学院))

2003-2007 浙江大学 电子信息工程 学士(优秀毕业生)

教学经历

本科生课程:

数字逻辑(全英语教学) 大一下学期

计算机组成与体系结构 大二上学期

智能软件项目实训 大三下学期

嵌入式系统软件设计 大三下学期

嵌入式软件项目实训 大三下学期

本科毕业设计 大四

研究生课程:

软硬件协同设计 研一下学期

工作经历

2019至今 大数据与智能机器人教育部重点实验室 主任助理

2017至今 华南理工大学 软件学院 副教授

2013-2017 华南理工大学 软件学院 讲师

社会兼职

[1] 学会委员:CCF标准工作委员会委员,CCF计算机视觉专委会、多媒体技术专委会、信息系统专委会执行委员,CCF YOCSEF广州委员,CAA模式识别与机器智能专委会委员,CAAI青年工作委员会、模式识别专委会、智慧医疗专委会委员,CSIG女科技工作者工作委员会、机器视觉专委会、视觉大数据专委会、成像探测与感知专委会、交通视频专委会、三维视觉专委会委员,标准规范知识图谱专家委员会成员,广东省计算机学会大数据专业委员会委员

[2] 学会会员:中国计算机学会杰出会员,IEEE/中国图象图形学学会/中国生物医学工程学会高级会员,IEEE计算智能学会(CIS)会员、IEEE WIE会员、ACM会员、ACM-W会员、AAAI会员、中国自动化学会会员、中国人工智能学会会员、中国电子学会会员、中国体视学学会会员、中国声学学会会员、MICCAI会员、ACL会员、广东省计算机学会会员、广东省精准医学应用学会会员、广州市青年科技工作者协会会员

[3] 学术会议委员会成员:APWeb-WAIM 2021出版主席、本地安排主席、分会场主席、程序委员会成员,ACM MM 2021分会场主席,IJCNN 2023程序委员会成员,ICONIP 2020、2021、2022程序委员会成员,ICEBE 2021分会场主席,ICEBE 2022程序委员会成员等

[4] 学术期刊和会议审稿人:ACM Computing Surveys、IEEE TNNLS、IEEE TIP、IEEE TCYB、IEEE TSMC、IEEE TBME、IEEE THMS、IEEE TUFFC、Artificial Intelligence、Expert Systems With Applications、Digital Communications and Networks、ISA Transactions、Biomedical Signal Processing and Control等,NeurIPS 2022、ICML 2023、ICME 2021 & 2022 & 2023、MICCAI 2022、SMC 2022、IJCNN 2023、ChinaMM 2022、PRCV 2022、WACV 2023等

研究方向

1、模式识别理论及应用:特征抽取、特征传递、特征融合

2、深度学习模型及应用:Transformer、轻量级深度神经网络、胶囊网络、神经架构搜索、图神经网络、性能预测

3、医学超声成像与图像生成:深度学习超声成像与图像生成、超声成像算法

4、智能医疗诊断与决策:视频分析与诊断决策算法、多源多模态信息特征提取与融合算法、图像处理算法

5、异构并行加速及其在医学成像与机器人的应用

获奖情况

科研:

[1] 国际计算机协会(ACM)杰出演讲者, 2023

[2] 陈俊颖, 梁国彦, 郑书豪, 昌耘冰. 基于手态视频的智能颈椎功能评估, 入选《2022中国计算机学会技术公益年度案例集》, 2022

[3] 中国计算机学会杰出会员, 2022

[4] 国际电气电子工程师学会(IEEE)高级会员, 2022

[5] 陈俊颖, 刘展. Mask Dynamic Routing to Combined Model of Deep Capsule Network and U-Net, 广东省计算机学会优秀论文二等奖, 2021

[6] 中国图象图形学学会高级会员, 2021

[7] 中国生物医学工程学会高级会员, 2021

[8] 蔡毅, 闵华清, 朱金辉, 陈俊颖, 毕盛, 王国华, 徐静云, 张梅. 数据库系统中的个性化服务, 中国计算机学会科学技术奖技术发明二等奖, 2018

[9] 陈俊颖, 阮羽彬, 郑家伟, 易冰倩, 陈子贤, 张梦雪. 全国高性能计算学术年会(HPC China)最佳Poster奖, 2016

[10] IEEE-HKN会员, 2012

教学:

[1] 陈俊颖,华南理工大学“教师教学荣誉体系”教学优秀奖,2019

[2] 陈俊颖,华南理工大学本科毕业论文优秀指导教师奖,2018、2019

[3] 陈俊颖,华南理工大学本科教学优秀奖,2016、2017

竞赛:

[1] 陈俊颖,周顺风,陈锦辉,全球OpenPower开发者挑战赛第二名,2016

[2] 周顺风,游海军,程挚,邱寒,IBM-Xilinx全国首届异构计算大赛一等奖,2016(指导教师)

[3] 胡日扬,邢正颖,朱国富,第43届国际大学生程序设计竞赛全球总决赛并列41名(共135队),2019(指导教师)

[4] 胡日扬,邢正颖,朱国富,第43届国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛北京站金奖,2018(指导教师)

[5] 张政,黄浩填,孙宇鹏,第42届国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛西安站金奖,2017(指导教师)

指导学生:

[1] 周顺风,广东省优秀研究生荣誉称号,2018

[2] 周顺风,华南理工大学优秀硕士学位论文,2018

[3] 刘展,华南理工大学专业实践优秀研究生,2020

[4] 付懿轩、戴志港、陈佳烁、黄煜林、王金凌,华南理工大学本科优秀毕业设计论文,2018-2022连续5届

科研项目

主持:

[1] 国家自然科学基金,高性能实时超声成像算法研究与实现(61802130)

[2] 广东省自然科学基金,针对有限标注数据训练的深度神经网络模型研究(2021A1515012651)

[3] 广东省自然科学基金,应用于超声图像分割的新型神经网络研究(2019A1515012152)

[4] 广东省自然科学基金,高性能超声成像算法研究(2018A030310355)

[5] 广东省自然科学基金,高清嵌入式医学超声成像算法的实时加速研究(2016A030310412)

[6] 广州市科技计划,高清医学超声实时成像的性能评价指标间关系建模(201707010223)

[7] 浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题,医学超声影像加速关键问题研究(A1618)

参与:

[1] 工信部产业技术基础公共服务平台项目,建设电子信息领域标准大数据公共服务平台项目(2021-0167-1-1)

[2] 工信部产业技术基础公共服务平台项目,面向人工智能操作系统领域的开源测评公共服务平台(2020-0103-1-2)

[3] 国家重点研发计划,“科技助力经济2020”重点专项(x2rjB1200670)

[4] 广东省重点研发计划,面向金融智能服务风控的技术研究(2020B0101100002)

[5] 广东省重大科技专项,开放式工业机器人智能控制器研发和产业化(2017B090910005)

授权专利

[1] 陈俊颖, 游海军, 一种基于径向基神经网络的甲状腺超声图像自动分割方法, 发明专利, ZL201810277505.0, 2022.05.

[2] 梁国彦, 陈俊颖, 昌耘冰, 病情监测脚环, 实用新型专利, ZL202120995078.7, 2022.05.

[3] 梁国彦, 陈俊颖, 昌耘冰, 用于下肢运动功能评估的随行架, 实用新型专利, ZL202120544388.7, 2022.05.

[4] 梁国彦, 陈俊颖, 昌耘冰, 用于神经功能评估的手部动作测试机, 实用新型专利, ZL202120544681.3, 2022.01.

[5] 梁国彦, 陈俊颖, 昌耘冰, 用于手部抓握实验的多角度检测台, 实用新型专利, ZL202120544631.5, 2022.01.

[6] 梁国彦, 陈俊颖, 昌耘冰, 用于踏步动作实验的检测垫, 实用新型专利, ZL202120545174.1, 2021.12.

出版著作

撰写(译著):

[1] 陈俊颖, 数字设计和计算机体系结构(中文版•ARM版), 机械工业出版社, 80万字, 2019.

[2] 陈俊颖, 数字设计和计算机体系结构(中文版•原书第2版), 机械工业出版社, 77.4万字, 2016.

编写:

[1] Leong Hou U, Marc Spaniol, Yasushi Sakurai, Junying Chen (Eds.), Web and Big Data, 5th International Joint Conference, APWeb-WAIM 2021, Proceedings, Part I, 2021.

(https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-85896-4)

[2] Leong Hou U, Marc Spaniol, Yasushi Sakurai, Junying Chen (Eds.), Web and Big Data, 5th International Joint Conference, APWeb-WAIM 2021, Proceedings, Part II, 2021.

(https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-85899-5)

[3] Yunjun Gao, An Liu, Xiaohui Tao, Junying Chen (Eds.), Web and Big Data. APWeb-WAIM 2021 International Workshops, Proceedings, 2021.

(https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-8143-1)

发表文章

[1] Zhigang Dai, Bolun Cai, Yugeng Lin, Junying Chen*. Unsupervised Pre-training for Detection Transformers, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2022. (Impact Factor: 24.314, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3216514)

[2] Zhigang Dai, Junying Chen*, Ajmal Mian. Spatial Consistency and Feature Diversity Regularization in Transfer Learning for Fine-Grained Visual Categorization, in Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2022, 522-529.

(https://doi.org/10.1109/SMC53654.2022.9945500)

[3] Zhigang Dai, Bolun Cai, Junying Chen*. UniMoCo: Unsupervised, Semi-Supervised and Fully-Supervised Visual Representation Learning, in Proceedings of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2022, 3099-3106.

(https://doi.org/10.1109/SMC53654.2022.9945315)

[4] Shuhao Zheng, Guoyan Liang, Junying Chen*, Yongyu Ye, Yunbing Chang, Yi Cai, Shaowu Peng. Diagnostic Prediction for Cervical Spondylotic Myelopathy Based on Multi-source Data in Electronic Medical Records, in Proceedings of International Conference on Web Information Systems and Applications (WISA), 2022, 462–470.

(https://doi.org/10.1007/978-3-031-20309-1_41)

[5] Shuhao Zheng#, Guoyan Liang#, Junying Chen*, Qifei Duan, Yunbing Chang. Severity Assessment of Cervical Spondylotic Myelopathy Based on Intelligent Video Analysis, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (JBHI), 2022, 26(9): 4486-4496. (Impact Factor: 7.021, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1109/JBHI.2022.3184870)

【广东省人民医院报道:https://mp.weixin.qq.com/s/Zu6OywsgdTHhM3fMUWQcBA】

[6] Jiachen Zhong, Junying Chen*, Ajmal Mian. DualConv: Dual Convolutional Kernels for Lightweight Deep Neural Networks, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022. (Impact Factor: 14.255, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1109/TNNLS.2022.3151138)

【CSIG成果速览报道:https://mp.weixin.qq.com/s/neWStSQZJUGSk9OHm678fw】

[7] Ren Yang, Radu Timofte, ..., Yulin Huang, Junying Chen, ... NTIRE 2022 Challenge on Super-Resolution and Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset, Methods and Results, in Proceedings of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2022, 1221-1238.

[8] Longguang Wang, Yulan Guo, ..., Yulin Huang, Junying Chen. NTIRE 2022 Challenge on Stereo Image Super-Resolution: Methods and Results, in Proceedings of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2022, 906-919.

[9] Yulin Huang, Junying Chen*. Improved EDVR Model for Robust and Efficient Video Super-Resolution, in Proceedings of IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, 2022, 103-111.

(https://doi.org/10.1109/WACVW54805.2022.00016)

[10] Yixuan Fu, Junying Chen*, Kai Li. Structure-aware Loss Function for Ultrasound Image Segmentation, in Proceedings of IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2021.

(https://doi.org/10.1109/IUS52206.2021.9593773)

[11] Junzhao Liang, Junying Chen*. Data Augmentation of Thyroid Ultrasound Images Using Generative Adversarial Network, in Proceedings of IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2021.

(https://doi.org/10.1109/IUS52206.2021.9593403)

[12] Zhigang Dai, Bolun Cai, Yugeng Lin, Junying Chen*. UP-DETR: Unsupervised Pre-Training for Object Detection with Transformers, in Proceedings of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021, 1601-1610.【Oral口头报告,被引270次 (数据来源:谷歌学术)】

【2022年广东省计算机学会优秀论文二等奖】

(https://doi.org/10.1109/CVPR46437.2021.00165)

[13] Junying Chen, Zhan Liu. Mask Dynamic Routing to Combined Model of Deep Capsule Network and U-Net, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2020, 31(7): 2653-2664. (Impact Factor: 14.255, JCR Q1)【2021年广东省计算机学会优秀论文二等奖】

(https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.2984686)

[14] Junying Chen, Jinhui Chen, Renxin Zhuang, Huaqing Min. Multi-operator Minimum Variance Adaptive Beamforming Algorithms Accelerated with GPU, IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), 2020, 39(9): 2941-2953. (Impact Factor: 11.037, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1109/TMI.2020.2982239)

[15] Junying Chen, Haijun You, Kai Li. A Review of Thyroid Gland Segmentation and Thyroid Nodule Segmentation Methods for Medical Ultrasound Images, Computer Methods and Programs in Biomedicine (CMPB), 2020, 185(105329): 1-18. (Impact Factor: 7.027, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105329)

[16] Da Ren, Pengfei Zhang, Qing Li, Xiaohui Tao, Junying Chen, Yi Cai. A Hybrid Representation-based Simile Component Extraction, Neural Computing and Applications (NCAA), 32: 14655-14665. (Impact Factor: 5.606, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1007/s00521-020-04818-6)

[17] Zhiwei Wu, Changmeng Zheng, Yi Cai, Junying Chen, Ho-fung Leung, Qing Li. Multimodal Representation with Embedded Visual Guiding Objects for Named Entity Recognition in Social Media Posts, in Proceedings of ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2020, 1038-1046.

(https://doi.org/10.1145/3394171.3413650)

[18] Qingbao Huang, Jielong Wei, Yi Cai, Changmeng Zheng, Junying Chen, Ho-fung Leung, Qing Li. Aligned Dual Channel Graph Convolutional Network for Visual Question Answering, in Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2020, 7166-7176.

(https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.642)

[19] Renxin Zhuang, Junying Chen*. Deep Learning Based Minimum Variance Beamforming for Ultrasound Imaging, in Proceedings of Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) Workshops, 2019, 83-91.

(https://doi.org/10.1007/978-3-030-32875-7_10)

[20] Renxin Zhuang, Junying Chen*. High Contrast Minimum Variance Beamforming Combined with Convolutional Neural Network, in Proceedings of IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2019, 564-567.

(https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2019.8925661)

[21] Junying Chen, Feng Li, Yixuan Fu, Qun Liu, Jiajun Huang, Kai Li. A Study of Image Segmentation Algorithms Combined with Different Image Preprocessing Methods for Thyroid Ultrasound Images, in Proceedings of IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST), 2017, 49-53.

(https://doi.org/10.1109/IST.2017.8261449)

[22] Jinhui Chen, Junying Chen*, Huaqing Min. An Evolutionary Algorithm Using Multi Strategy Combination for Single Objective Optimization Problem, in Proceedings of IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE), 2017, 655-658.

(https://doi.org/10.1109/CSE-EUC.2017.123)

[23] Junying Chen, Shunfeng Zhou, Huaqing Min. Implementation of Parallel Medical Ultrasound Imaging Algorithm on CAPI Enabled FPGA, in Proceedings of International Conference on Field-Programmable Technology (FPT), 2016, 311-314.

(https://doi.org/10.1109/FPT.2016.7929569)

[24] Junying Chen, Shunfeng Zhou, Huaqing Min. Parallel Delay-and-sum Algorithm Implemented on SuperVessel Cloud with High-performance FPGA, in Proceedings of IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC), 2016, 1015-1020.

(https://doi.org/10.1109/HPCC-SmartCity-DSS.2016.0144)

[25] Junying Chen, Hayden K.-H. So, Alfred C. H. Yu. Towards Establishing A Design Rule for Aperture Parameters in Minimum-variance Beamforming, in Proceedings of IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2013, 589-592.

(https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2013.0152)

[26] Junying Chen, Alfred C. H. Yu, Hayden K.-H. So. Design Considerations of Real-time Adaptive Beamformer for Medical Ultrasound Research using FPGA and GPU, in Proceedings of International Conference on Field-Programmable Technology (FPT), 2012, 198-205.

(https://doi.org/10.1109/FPT.2012.6412134)

[27] Junying Chen, Billy Y. S. Yiu, Hayden K.-H. So, Alfred C. H. Yu. Real-time GPU-based Adaptive Beamformer for High Quality Ultrasound Imaging, in Proceedings of IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), 2011, 474-477.

(https://doi.org/10.1109/ULTSYM.2011.0114)

[28] Hayden So, Junying Chen, Billy Yiu, Alfred Yu. Medical Ultrasound Imaging: To GPU or Not to GPU?, IEEE Micro, 2011, 31(5): 54-65. (Impact Factor: 4.175, JCR Q1)

(https://doi.org/10.1109/MM.2011.65)

[29] Junying Chen, Billy Y.S. Yiu, Brandon K. Hamilton, Alfred C.H. Yu, Hayden K.-H. So. Design Space Exploration of Adaptive Beamforming Acceleration for Bedside and Portable Medical Ultrasound Imaging, ACM SIGARCH Computer Architecture News, 2011, 39(4): 20–25.

(https://doi.org/10.1145/2082156.2082162)


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