医学影像信息学概论

史勇红(课程负责人)

发布者:史勇红发布时间:2017-03-31浏览次数:207

基本信息

  

   姓 名史勇红性别出生年月26177
最终学历博士研究生职 称副教授电 话54237181
学  位工学博士职 务   传 真54237797
所在院系基础医学院数字医学中心E-mailyonghong.shi@fudan.edu.cn
通信地址(邮编)上海市医学院路138号251信箱(200032)
研究方向医学图像处理与分析,计算机辅助诊断,模式识别


教学情况

     

近五年来讲授的主要课程(含课程名称、课程类别、周学时;届数及学生总人数)(不超过五门);承担的实践性教学(含实验、实习、课程设计、毕业论文、毕业设计的年限、学生总人数);主持的教学研究课题(含课程名称、来源、年限、本人所起的作用)(不超过五项);作为第一署名人在国内外主要刊物上发表的教学相关论文(含题目刊物名称与级别、时间)(不超过十项);获得的教学表彰/奖励(含奖项名称、授予单位、署名次序、时间)(不超过五项)。


1.主要课程

(1)《医学影像信息学概论》是本科生的专业选修课,每周3学时,已教了6届,学生总人数为110人。

(2)《医学影像计算及应用》是研究生的专业必修课,每周4学时,已教了2届以上,学生总人数大于18人。

(3)《生物医学工程新进展》是研究生的专业必修课,每周4学时,已教了5届以上,学生总人数大于60人。


2.实践性教学

所讲述的每一门课程都属于医工交叉课程,需要进行教学相关的课程实践。因此除了理论课上的讲座,还需学生们完成必要的课程项目。这些项目主要处理医学影像数据,对影像数据进行预处理、分割、配准或特征提取,训练分类器进行简单预测等。所有这些实践都要求学生在课后完成,然后在课堂上集中进行讨论,指出解决问题的各种方法。


3. 教学相关论文

[1]李文生,谭德炎,章琛曦,史勇红。基于学科交叉的断层解剖学教学模式的创新和初步实践. 中国高等医学教育, 8: 53+117. (2015


4.教学表彰/奖励

序号

奖项名称

授予单位

时间

署名次序

1

第四届上海大学生创新创业论坛优秀指导教师

上海市教委

2015.11

2

2014-2015学年度本科生优秀专业指导教师

复旦大学基础医学院

2015.12

3

2014-2015学年度本科生科创优秀指导教师

复旦大学基础医学院

2015.12


学术研究

   

近五年来承担的学术研究课题(含课题名称、课题类别、来源、年限、本人所起作用)(不超过五项);在国内外主要刊物上发表的学术论文(含题目、刊物名称与级别、时间、署名次序)(不超过十项);获得的学术研究表彰/奖励(含奖项名称、授予单位、时间、署名次序)(不超过五项)。


1.学术研究课题

序号

课题名称

课题类别

来源

年限

金额(万元)

作用

1

基于患者动态信息的序列胸片自适应分割方法的研究

国家自然科学基金(面上项目)

基金委

2010.01

-2012.12

28

项目负责人


2. 学术论文

[1]Zhang, Haosu#Shi, Yonghong#Yao, Chengjun#Tang, WeijunYao,DeminZhang, ChenxiWang, ManningWu, Jinsong*Song, Zhijian*.: Alteration of the Intra- and Cross-Hemisphere Posterior Default Mode Network in Frontal Lobe Glioma PatientsScientific Reports, 6, 26972; doi: 10.1038/srep26972. (2016)

[2]Yonghong ShiShu LiaoDinggang Shen Learning Statistical Correlation for Fast Prostate Registration In Image-guided RAdiotherapyMedical Physics, 38(11): 5980~5990. (2011)

[3]Yonghong ShiFeihu QiZhong XueLiya ChenKyoko ItoHidenori MatsuoDinggang Shen Segmenting lung fields in serial chest radiographs using both population-based and patient-specific shape statisticsIEEE Transactions on Medical Imaging27(4): 481~494. (2008)

[4]Xiuming LiDongsheng JiangYonghong ShiWensheng Li Segmentation of MR Image Using Local and Global Region based Geodesic ModelBioMedical Engineering Online, 14(8): 1~16. (2015)

[5]Mao, YihaoLiu, HongYe, RongShi, Yonghong Song, Zhijian Detection and segmentation of virus plaque using HOG and SVM: Toward automatic plaque assayBio-medical Materials and Engineering24(6): 3187~3198. (2014)

[6]Chen ZuZhengxia WangDaoqiang ZhangPeiPeng LiangYonghong ShiDinggang ShenGuorong Wu Robust multi-atlas label propagation by deep sparse representationPattern Recognition63: 511~517. (2017)

[7]Jiang, DongshengShi, YonghongYao, DeminWang, Manning Song,Zhijian miLBP: a robust and fast modality-independent 3D LBP for multimodal deformable registrationInternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 11(6): 997~1005. (2016)

[8]王亚平,史勇红,刘桂雪,李文生,基于DTI技术的健康成人胼胝体、扣带回、中脑白质纤维束密度随年龄变化关系的研究,神经解剖学杂志, 4429~435. (2016)

[9]Qian WangMinjeong KimYonghong ShiGuorong WuDinggang Shen PredictBrain MR Image Registration via Sparse Learning of Appearance and TransformationMedical Image Analysis20(1): 61~75. (2015)

[10]Yeqin ShaoYaozong GaoYanrong GuoYonghong ShiXin YangDinggang Shen HierarchicalLung Field Segmentation with Joint Shape and Appearance Sparse LearningIEEE Transactions on Medical Imaging33(9): 1761~1771. (2014)


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