崔少国

个人简介

崔少国,1974.12—,男,博士,副教授,硕士生导师。国际电气电子工程师协会IEEE会员,中国计算机学会CCF会员,重庆市数字医学会理事。2002.09-2005.06,获中国地质大学计算机应用技术硕士学位;2008.09-2011.06,获四川大学计算机科学与技术博士学位。2011.07-至今,重庆理工大学计算机科学与工程学院教师。承担和参与国家自然科学基金、省部级及以上科研项目20余项;在国内外重要专业学术期刊上发表科研论文30余篇,其中SCI/EI检索论文10篇;申请国家发明专利12,已授权6;申报软件著作权登记4项;出版学术专著(独著)1部;编写教材5部。

研究领域

人工智能与机器学习计算机视觉;医学影像智能分析与诊断

承担的主要科研项目

[1]基于全局阈值分割和局部聚类的自然图像超像素分割技术研究,国家自然科学基金,2016.1-2018.1240,参与

[2]基于主动视觉注意的网络视频感知质量评估方法研究,国家自然科学基金,2013.1-2015.1240,参与

[3]基于深度卷积网络的脑肿瘤全自动精确语义分割及无监督跨域迁移方法研究重庆市科委基础研究与前沿探索2018.7-2021.610主持

[4]基于频率复合的实时超声弹性成像理论与方法研究,重庆市自然科学基金,2012.9-2015.87.5,主持。

[5]肝组织的三维定量超声弹性成像方法与关键技术研究,重庆市科委基础研究与前沿探索,2016.7-2019.67.5,主持。

[6]超声弹性成像幅度调度噪声抑制研究,重庆市教委科学研究一般项目,2013.1-2014.124,主持。

[7]大规模海量图像库的实时智能检索方法与系统研制,重庆市教委人文社科重点项目,2016.6-2019.63,主持。

[8]基于视觉注意机制的超声弹性成像与图像理解,重庆理工大学青年创新团队项目,2015.1-2017.1220,主持。

[9]基于协同创新机制的计算机技术专业学位研究生实践创新能力培养体系研究,重庆市教委,2015.7-2018.63,主持。

[10]联合像素和超像素的医学图像分割关键技术研究,重庆市科委重点项目,2016.2-2018.1220,参与。

[11]恶意软件经济学模型与资源分配策略研究,教育部,2016.1-2018.128,参与。

代表性成果

科研论文

[1]ShaoguoCui, Dong C. Liu. Noise Reduction of Ultrasonic Elastography UsingTransmit-side FrequencyCompounding: A Preliminary Study[J]. IEEE Transactionson Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control, 2011, 58(3):509-516.(SCI:000288674700004)

[2]Shaoguo Cui, Lei Mao, Shuyu Xiong. Brain Tumor Automatic Segmentation Using Fully Convolutional Networks. Journal of Medical Imaging and Health Informatics. 7(7):1641-1647, 2017. (SCI)

[3]Shaoguo Cui, Lei Mao, Jingfeng Jiang, Chang Liu, Shuyu Xiong. Automatic Semantic Segmentation of Brain Gliomas from MRI Images Using a Deep Cascaded Neural Network. Journal of Healthcare Engineering. 2018:1-14, 2018. (SCI)

[4]ShaoguoCui, Ming HuXiangyang Liu,Yan Yu,Yan Jiang,XiaoWang. Freehand Strain Image Using Alternate Transmit Frequency, ICBBE, 2011/05WuHanpp:1383-1386.(EI20113613207596).

[5]ShaoguoCui, Caibi Peng, DongC Liu. Multi-direction Guidance Motion Tracking forReal-time Ultrasound Strain ImagingICBBE2010/04ChengDupp:1248-1253.(EI20103613208266).

[6]ShaoguoCui, Caibi Peng, DongC Liu. Amplitude Modulation Strain Noise Reduction byDisplacement Field CorrectionICBBE2010/04ChengDupp: 1291-1295.( EI20103613208264).

[7]ShaoguoCui, Caibi Peng, Xiaolin Chen, Xiangyang Liu, Yong Yu, Qun Wang . UltrasoundElastographyPerformance Enhancement Using Wavelet DenoisingICALIP2010/12ShangHaipp:1238-1243.(EI20110713662904).

[8]ShaoguoCui, Caibi Peng,Ming Li, Ping Ke, Jun Bao, Xiao Wang . A Robust Phase ZeroEstimator for Ultrasonic Elastography Using Quality-guided Seeding StrategyICALIP2010/12ShangHaipp:1222-1226.(EI20110713662916).

[9]崔少国,彭彩碧,冯欣.基于侧向引导的2D加权相位分离位移估计,电子科技大学学报,2013,42(6):951-954.(EI20140117158104)

[10]崔少国,彭彩碧,杨宏雨.位移场修正法抑制弹性成像幅度调制噪声,电子科技大学学报,2014,43(2):306-310.(EI20141717623281)

学术专著

崔少国,超声弹性成像的理论、方法与关键技术,电子科技大学出版社,201312

国家发明专利

[1]崔少国,黄贤英.超声弹性成像一维轴向位移估计窗的位置估计方法,专利号:ZL201210486118.0,授权时间:20145

[2]崔少国,彭彩碧.超声弹性成像二维轴向位移估计窗的位置估计方法,专利号:ZL201210485917.6,授权时间:201410

[3]崔少国,彭彩碧.一种超声弹性成像性能增强方法,专利号:ZL201210486012.0,授权时间:201410

[4]崔少国,黄贤英.多频率轮流发射实时超声弹性成像方法,专利号:ZL201210486119.5,授权时间:201412

[5]崔少国,毛雷,熊舒羽,刘畅. 一种基于全卷积网络的MRI图像脑肿瘤自动分割方法. 专利号:201710379095.6,申请时间:2017.5.25

[6]崔少国,张建勋. 基于深度级联卷积网络的MRI脑肿瘤定位与瘤内分割方法. 专利号201711419945.7,申请时间:2017.12.25

[7]崔少国,王勇. 基于深度全卷积网络和条件随机场的图像语义分割方法. 专利号:201810085381.6,申请时间:2018.1.29

[8]崔少国,张建勋,刘畅. 基于对抗学习的多尺度特征融合超声图像语义分割方法. 专利号:201810085384.X,申请时间:2018.1.29

[9]崔少国,龙建武,刘畅. 基于深度对抗学习的无监督域自适应脑肿瘤语义分割方法,专利号:201711476297.9,申请时间:2017.12.29

[10]崔少国,刘超. 一种基于剪切波幅度和相位检测的组织粘弹性测量方法,申请号:201610859018.6申请日:2016.9.28

[11]崔少国,刘超.一种基于马赫锥效应的多形状平面剪切波复合成像方法,申请号:201610893496.9申请日:2016.10.13

[12]崔少国,毛雷,熊舒羽. 一种基于深度哈希的医学图像分布式检索方法,申请号:201610844011.7申请日:2016.9.22

软件著作权

[1]崔少国,侯鲲鹏. 编译技术中的语法分析方法模拟系统,登记号:2015SR0612372015.4

[2]崔少国,赵思雨. 医学图像增强辅助诊断系统,登记号:2015SR0612302015.3

[3]崔少国,邹夜明. 有穷自动机确定化与化简的动态可视化软件,登记号:2015SR0454672015.3

[4]崔少国,毛雷. 图像恢复与特征提取系统,登记号:2015SR0205642016.1