个人简介
于2012年、2015年和2019年在北京航空航天大学获得学士、硕士、博士学位，2022年1月加入北京航空航天大学医学科学与工程学院任教，研究方向包括图像处理，医学图像分析与辅助诊断，机器学习，深度学习等。先后主持及合作承担自然科学基金、博士后科学基金项目；在国内外知名学术期刊和会议IEEE TMI、Medical Image Analysis、IEEE JBHI、MICCAI等上已发表学术论文30余篇；授权发明专利10余项；中国体视学学会生物医学分会、青年工作委员会委员，IEEE、MICCAI会员；担任IEEE TMI、IEEE JBHI、MICCAI等SCI期刊、国际会议审稿人；近期研究主要集中在图像处理、深度学习等人工智能技术基础理论及其医学图像识别与肿瘤辅助诊断领域的应用。
教育背景
2015年9月 - 2019年1月 北京航空航天大学 宇航学院 博士
2012年9月 - 2015年9月 北京航空航天大学 宇航学院 硕士
2008年9月 - 2012年9月 北京航空航天大学 宇航学院 本科
工作经历
2019年1月 - 2021年12月 北京航空航天大学 生物医学高精尖创新中心 博士后
承担项目
国家自然科学基金青年项目，数字病理全切片图像检索与癌症辅助诊断方法研究，61901018，2020-01至2022-12，主持
中国博士后科学基金面上项目，大规模病理全切片图像检索与辅助诊断方，2019-04至2021-12，主持
国家自然科学基金面上项目，数字病理自监督学习与癌症辅助诊断方法研，2022-01至2025-12，参与
国家自然科学基金面上项目，基于多模态数据智能联合分析的蕈样肉芽肿进展及预后预测标准研究，2022-01至2025-12，参与
国家自然科学基金重点项目，基于多模态影像组学的肝细胞癌微血管侵犯预测关键问题研究，2020-01至2024-12，参与
国家自然科学基金面上项目，皮肤镜图像多分类算法研究， 2019-01至2022-12，参与
荣誉&奖励
中国体视学学会技术发明二等奖，2023
中国体视学学会青年科技奖，2023
IEEE TMI Distinguish Reviewer (Gold Level)，2022
MICCAI 2022 Outstanding Reviewer Award，2022
首都前沿学术成果，2022
IEEE Distinguish Reviewer (Bronze Level)，2020
北京航空航天大学优秀博士学位论文，2020
社会兼职
2022.4 -- 至今 中国体视学学会青年工作委员会委员
2019.11 -- 至今 中国体视学学会生物医学分会委员
2023.6 -- 至今 《中国体视学与图像分析》期刊编委
研究领域
图像处理与识别
数字病理图像自动分析与肿瘤辅助诊断
基于内容的图像检索
有噪声、弱监督与自监督学习
近期论文
查看导师新发文章
（温馨提示：请注意重名现象，建议点开原文通过作者单位确认）
Zheng, Yushan, Jun Li, Jun Shi*, Fengying Xie, Jianguo Huai, Ming Cao, and Zhiguo Jiang*, Kernel Attention Transformer for Histopathology Whole Slide Image Analysis and Assistant Cancer Diagnosis, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2023. (IF=11.037, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan*, Jun Li, Jun Shi, Fengying Xie, and Zhiguo Jiang, Kernel Attention Transformer (KAT) for Histopathology Whole Slide Image Classification, MICCAI, 2022.
Jun Li, Yushan Zheng*, Kun Wu, Jun Shi, Fengying Xie, Zhiguo Jiang, Lesion-Aware Contrastive Representation Learning for Histopathology Whole Slide Images Analysis, MICCAI, 2022.
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang*, Jun Shi*, Fengying Xie et al. “Encoding histopathology whole slide images with location-aware graphs for diagnostically relevant regions retrieval,” Medical Image Analysis 76: 102308, 2022. (IF=13.828, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang*, Haopeng Zhang, Fengying Xie, Dingyi Hu, Shujiao Sun, Jun Shi, and Chenghai Xue. “Stain Standardization Capsule for Application-Driven Histopathological Image Normalization.” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 25 (2): 337–347, 2021. (封面文章，IF=7.021, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang*, Fengying Xie, Jun Shi, Haopeng Zhang, Jianguo Huai, Ming Cao, and Xiaomiao Yang. “Diagnostic Regions Attention Network (DRA-Net) for Histopathology WSI Recommendation and Retrieval.” IEEE Transactions on Medical Imaging 40 (3): 1090–1103, 2021. (IF=11.037, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang*, Haopeng Zhang, Fengying Xie, Jun Shi, and Chenghai Xue. “Adaptive Color Deconvolution for Histological WSI Normalization.” Computer Methods and Programs in Biomedicine 170: 107–120, 2019. (IF=7.027, JCR-Q1, 中科院2区)
Zheng, Yushan*, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang, Fengying Xie, and Jun Shi. “Tracing Diagnosis Paths on Histopathology WSIs for Diagnostically Relevant Case Recommendation.” MICCAI, 459–469, 2020.
Zheng, Yushan*, Bonan Jiang, Jun Shi, Haopeng Zhang, and Fengying Xie. “Encoding Histopathological WSIs Using GNN for Scalable Diagnostically Relevant Regions Retrieval.” MICCAI, 550–558, 2019.
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang, Haopeng Zhang*, Fengying Xie, Yibing Ma, Huaqiang Shi, and Yu Zhao. “Histopathological Whole Slide Image Analysis Using Context-Based CBIR.” IEEE Transactions on Medical Imaging 2018, 37(7): 1641-1652. (IF=11.037, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang*, Haopeng Zhang, Fengying Xie, Yibing Ma, Huaqiang Shi, Yu Zhao. “Size-scalable content-based histopathological image retrieval from database that consists of WSIs.” IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2018, 22(4):1278-1287. (IF=7.021, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
Zheng, Yushan, Zhiguo Jiang, Fengying Xie*, Haopeng Zhang, Yibing Ma, Huaqiang Shi, Yu Zhao. “Feature extraction from histopathological images based on nucleus-guided convolutional neural network for breast lesion classification, Pattern Recognition, 2017, 71: 14-25. (IF=8.518, JCR-Q1, 中科院1区, Top)
京公网安备 11010802027423号