王红玉

      个人简介

王红玉，女，中共党员，博士，副教授，硕士研究生导师，美国佛罗里达大学访问学者、中国计算机学会会员。2017.1至2017.6在美国佛罗里达大学访学，从事计算机辅助诊断方面的研究，2020.12至2021.5在联通陕西分公司挂职，担任智慧教育项目技术总监一职。

多年来一直从事智慧医疗方面的科研工作，在AI+医疗、计算机辅助诊断、癌症诊断与评估等方向取得多项科研成果。作为项目负责人承担国家自然科学基金项目、陕西省重点研发项目、教育厅专项科研项目等。参与完成国家级自然科学基金项目2项、参与完成省部级项目6项及多个横向项目。

在国内外知名学术刊物《Information Fusion》、《Pattern Recognition》、《Neural Computing and Applications》等发表论文30余篇，SCI检索20篇，EI检索6篇，发明专利5项，参与出版专著1部、教材1部。现担任国家自然科学基金通讯评审人及多个期刊的审稿人。

先后与第四军医大学、西安交通大学第一附属医院、西安国际医学中心、联通陕西分公司、美国佛罗里达大学等建立了良好的合作关系，与西北大学智能信息处理实验室保持长期紧密联系和合作。

研究方向

人工智能、大数据智能处理、机器学习、医学图像处理、智慧教育

教学方向

为本科生和研究生开设《机器学习与模式识别》、《深度学习》、《Python语言程序设计》、《高级语言程序设计》、《微机原理与接口技术》等课程。

教学奖励

1、2023年，指导研究生获第九届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛陕西赛区，省级银奖

2、2020年，指导研究生获第六届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛陕西赛区，省级铜奖

3、2019年，指导研究生获第十四届研究生电子设计竞赛 商业计划书专项赛，全国团队一等奖，获优秀指导老师称号

4、2019-2021年，连续三年获西安邮电大学青年教师讲课比赛，理工组三等奖

5、2016年，作为项目负责人获第十届“挑战杯”大学生创业计划赛，陕西省金奖，全国银奖

科研项目

1、王红玉，2021.01-2023.12，基于多序列MRI的乳腺癌精准分子分型方法研究，国家自然科学基金青年项目，主持

2、王红玉，2023.01-2024-12，基于多模态影像融合的乳腺癌手术精准导航方法研究，陕西省重点研发计划，主持

3、王红玉，2019.01–2020.12，基于深度网络模型的影像学诊断报告自动化输出研究，陕西省教育厅科学研究计划项目，主持

4、王红玉，2021.01-2022.08，电力能源管控系统开发，横向项目，主持

5、王红玉，2022.01-2023.12，基于信号级小样本数据的扩增技术研究，海洋防务创新基金项目，参与

发表论文

1、Hongyu Wang et.al. A multi-objective segmentation method for chest X-rays based on collaborative learning from multiple partially annotated datasets. Information Fusion, 2023. (SCI 1区,IF:18.6)

2、Hongyu Wang et.al. Breast Mass Classification Via Deeply Integrating the Contextual Information from Multi-view Data [J]. Pattern Recognition. 2018, 80:42-52. (SCI 1区, IF: 7.74)

3、Hongyu Wang et.al. Rib Segmentation Algorithm for X-ray Image Based on Unpaired Sample Augmentation and Multi-scale Network[J]. Neural Computing and Applications. 2021:1-15. (SCI 2区, IF: 5.102)

4、Hongyu Wang et.al. Mixed 2D and 3D convolutional network with multi-scale context for lesion segmentation in breast DCE-MRI[J]. Biomedical Signal Processing and Control. 2021, 68(2):102607. (SCI 2区, IF: 5.067)

5、Hongyu Wang et.al. Hard frame detection for the automated clipping of surgical nasal endoscopic video [J]. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2021, 16(2): 231-240. (SCI 3区, IF: 2.924)

联系方式

欢迎以下学生报考：

专业知识扎实，数学和英语基础好，逻辑思维强，做事认真负责；

有一定的编程能力，对人工智能、机器学习、医疗数据分析、智慧教育等方向感兴趣；

电子邮箱：hywang@xupt.edu.cn