个人简介

赵荣昌 中南大学 , Ph.D 赵荣昌，2011年毕业于兰州大学，获得博士学位。2015年在中南大学完成博士后研究工作。2018--2020年在加拿大西安大略大学进行学术访问。赵荣昌博士领导的研究小组依托湖南省机器视觉与智慧医疗工程中心、移动医疗 教育部-中国移动联合重点实验室、中南大学眼科医学影像处理研究中心，长期从事医学影像分析，计算机视觉，模式识别与人工智能方向的研究工作。研究小组同中南大学湘雅医院PETCT中心、湘雅二医院眼科、放射科等单位建立了良好的合作关系，主要针对医学辅助分析和医疗AI中的关键问题，利用模式识别、机器学习特别是深度学习方法，开展医学图像配准、目标检测、病灶与器官组织分割、参数估算、眼底组织三维建模等方向的基础与应用研究。赵荣昌博士已发表学术论文40余篇，其中ESI检索10多篇；多篇论文发表在本领域国际顶级会议或期刊，包括AAAI、ECCV、MICCAI、MedIA、TMI等；申请国家发明专利3项；主持国家重点研发计划子课题2项、国家自然科学基金1项、湖南省重点研发计划2项、湖南省自然科学基金1项。赵荣昌博士同加拿大西安大略大学、芬兰奥卢大学、英国拉夫堡大学等国外顶级研究小组有着长期稳定的合作，本小组研究生可以参与国际合作，并进行联合培养，得到国外领域大亨的亲自指导。 ！！！本小组每年招收3名硕士研究生，请大家提前联系。 ！！！非常欢迎有志于从事医学影像分析、计算机视觉研究和实践的硕士研究生、客座学生以及优秀的大三、大四本科生加入本研究组！ 教育经历 [1] 2018.12-2020.11 加拿大西安大略大学 | 计算机科学与技术 访问教授 [2] 2013.1-2015.3 中南大学 博士后 [3] 2006.9-2011.12 兰州大学 博士学位 | 博士研究生毕业 科研项目 [1]基于医疗大数据分析的典型眼病计算机辅助筛查方法及健康服务系统， 湖南省重点研发计划 [2]基于视网膜结构特征和显微成像的神经变性病早期诊断研究，国家重点研发计划子课题 [3]面向青光眼筛查的眼底影像杯盘形态自动分析方法， 国自科,在研,国家基金委 [4]基于多特征融合的眼底图像视盘分割方法，省自科

研究领域

[1]  医学图像分析 , 计算机视觉与模式识别 , 机器学习

医学影像分析与计算机辅助诊断、模式识别与人工智能、图像分析与理解。

近期论文

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0. Rongchang Zhao, Xuanlin Chen, Zailiang Chen, Shuo Li. EGDCL: An Adaptive Curriculum Learning Framework for Unbiased Glaucoma Diagnosis, ECCV 2020. 1. Zailiang Chen, Xianxian Zheng, Hailan Shen, Ziyang Zeng, Yukun Zhou, Rongchang Zhao. Improving Knowledge Distillation via Category Structure, ECCV 2020. 2. Beiji Zou, Zhiyou He, Rongchang Zhao* , Chengzhang Zhu, Wangmin Liao, and Shou Li. Non-rigid retinal image registration using an unsupervised structure-driven regression network., Neurocomputing. 2020 3. Rongchang Zhao , Hong Li, and Xiyao Liu. A Survey of Dictionary Learning in Medical Image Analysis and Its Application for Glaucoma Diagnosis. Archives of Computational Methods in Engineering. 2020 4. Beiji Zou, Changlong Chen, Rongchang Zhao* , Pingbo Ouyang, Chengzhang Zhu, Qilin Chen, and Xuanchu Duan. A novel glaucomatous representation method based on Radon and wavelet transform. BMC Bioinformatics. 2019 5. Rongchang Zhao, and Shuo Li. Multi-indices quantification of optic nerve head in fundus image via multitask collaborative learning. Medical Image Analysis. 2020 6. WangMin Liao, BeiJi Zou, Rongchang Zhao* , YuanQiong Chen, ZhiYou He, and MengJie Zhou. Clinical Interpretable Deep Learning Model for Glaucoma Diagnosis. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IEEE J-BHI). 2020 7. Rongchang Zhao , Xuanlin Chen, Xiyao Liu, Zailiang Chen, Fan Guo and Shuo Li. Direct Cup-to-Disc Ratio Estimation for Glaucoma Screening via Semi-supervised Learning. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (IEEE J-BHI). 2020 8. Rongchag Zhao, Multi-Index Optic Disc Quantification via MultiTask Ensemble Learning, The 22nd International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019). 9. Rongchang Zhao, Wangmin Liao, Beiji Zou, Zailiang Chen, Shuo Li, Weakly-Supervised Simultaneous Evidence Identification and Segmentation for Automated Glaucoma Diagnosis, The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19), Honolulu, Hawaii, USA，2019 (ORAL) 10. Rongchang Zhao, Min Wu, Xiyao Liu, Beiji Zou, Fangfang Li*. Orientation histogram-based center-surround interaction: an integration approach for contour detection, Neural Computation, 2017, 29(1):171-193.