医学与临床视觉
面向 X 光、MRI、CT、超声、视网膜与皮肤影像的分类、分割和辅助决策研究。
- 医学影像
- 迁移学习
- 图像分割
- 临床评估
研究方向
面向真实约束的可靠视觉智能。
我的研究关注在数据、计算资源与信任有限的环境中，计算机视觉如何在保持准确性的同时变得更高效、更可解释并更具实用价值。
研究星图
四个相互连接的研究支柱
将鼠标移动到节点或使用键盘聚焦，可查看各研究支柱与项目、论文和教学实践之间的联系。
01
医学与临床视觉
面向 X 光、MRI、CT、超声、视网膜与皮肤影像的分类、分割和辅助决策研究。
高效视觉模型
面向计算资源受限场景的特征空间效率、轻量化架构、降维与模型设计。
- 高效 CNN
- 特征选择
- 多尺度学习
- 模型压缩
可解释与可靠人工智能
注意力机制、视觉解释、超越准确率的评估，以及高风险应用中的负责任表述。
- 注意力机制
- 可解释性
- 稳健评估
- 负责任使用
人工智能教育与能力建设
互动演示、教师发展、学生指导，以及让人工智能概念可观察、可理解和可教学的方法。
- 人工智能素养
- 学习工具
- 教师发展
- 学生指导
从模型比较走向连贯的研究前沿
从模型比较走向连贯的研究前沿
研究基础
在医疗、农业与视觉识别任务中开展机器学习和迁移学习比较实验。
研究聚焦
医学影像、视觉特征提取、注意力机制与面向效率的架构研究。
当前主线
围绕儿童肺炎、皮肤图像特征空间与健康人工智能合作开展资助项目。
研究前沿
面向有限与异构数据的可靠、高效、可解释计算机视觉。
研究前沿
研究前沿
面向有限、异构和高风险数据的可靠高效计算机视觉，结合轻量化多尺度模型、解释机制与严格的真实场景评估。
ReliableEfficientExplainableReal-world
研究方法与技术能力
研究方法与技术能力
卷积神经网络与迁移学习视觉注意力机制图像分类与分割特征提取与降维模型基准与消融实验传统机器学习与集成方法浏览器端计算机视觉演示负责任使用与局限性说明
代表性成果
代表性成果
2026Conference Paper
Does Explicit Reasoning Improve Translation? Benchmarking Chain-of-Thought vs. In-Context Learning for Indonesian-English Language Pairs
IEEE conference proceedings
Google Scholar2025Conference Paper
CBAM-Enhanced Classification Head for VGG16-Based Pneumonia Detection
Conference proceedings
Google Scholar2025Journal Article
Integrating VGG Re-trained Feature Extraction with Machine Learning for Knee Osteoarthritis Severity Levels Detection Using X-ray Images
ITEGAM-JETIA
Google Scholar2025Proceedings Article
SE-VGG16: Enhanced classification of skin cancer lesions using VGG16 backbone with squeeze-and-excitation blocks
Procedia Computer Science
Google Scholar2024Journal Article
Color and Attention for U: Modified Multi Attention U-Net for a Better Image Colorization
JOIV: International Journal on Informatics Visualization
Google Scholar2024Journal Article
Overcoming Overfitting in CNN Models for Potato Disease Classification Using Data Augmentation
EMACS Journal
Google Scholar