您所在的位置: 首页 >> 团队队伍 >> 教学科研人员 >> 副教授 >> 正文

教学科研人员

陈昱莅

发布时间：2016-09-18 来源：太阳成集团tyc4633 分享到：

	陈昱莅
	职称/职务：副教授
	个人主页：
	电子信箱：chenyuli@snnu.edu.cn
	研究方向：生物医学图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习
	办公地点：文津楼3525

个人简介

陈昱莅，博士，副教授，硕士生导师。主要研究方向为智能数字病理图像诊断模型及预后风险预测研究。2001年9月至2005年6月获兰州大学电子信息科学与技术专业理学学士学位。2011年12月获兰州大学“无线电物理”专业理学博士学位。2012年2月获韩国科学与技术研究院（KIST）“人机交互与机器人学”专业工学博士学位。2012年7月至今，在太阳成集团tyc4633从事科研和教学工作。2020年由国家留学基金委公派，赴美国凯斯西储大学计算成像与个性化诊断中心(CCIPD)交流访学。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Neural Networks，USCAP美国加拿大病理学会年会（病理学界最具影响力的国际学术组织之一）等重要期刊和会议上发表学术论文多篇。主持国家自然科学基金项目1项、中央高校基本科研业务费专项资金项目2项、国际合作项目1项、现代教学技术教育部重点实验室开放课题1项；参与多项国家级和省部级科研项目。

学术论文

[1] Yuli Chen, Haojia Li, Andrew Janowczyk, Paula Toro, Germán Corredor, Jon Whitney, Cheng Lu, Can F Koyuncu, Mojgan Mokhtari, Christina Buzzy, Shridar Ganesan, Michael D. Feldman, Pingfu Fu, Haley Corbin, Aparna Harbhajanka, Hannah Gilmore, Lori J Goldstein, Nancy E Davidson, Sangeeta Desai, Vani Parmar, Anant Madabhushi. “Computational Pathology Improves Risk Stratification of a Multi-Gene Assay for Early Stage ER+ Breast Cancer: A Retrospective, Multi-institutional Validation Study,” npj Breast Cancer, 2023. (accepted)（SCI检索，JCR一区,Nature子刊）

[2] Yuli Chen, Haojia Li, Andrew R. Janowczyk, Can F. Koyuncu, Paula Toro, German Corredor, Jon Whitney, Cheng Lu, Shridar Ganesan, Michael D. Feldman, Pingfu Fu, Hannah Gilmore, Aparna Harbhajanka, Haley N. Sechrist, Sangeeta Desai, Vani Parmar, Anant Madabhushi. “Computerized Measurements of Nuclear Morphology Features, Mitosis Rate, and Tubule Formation from H&E Images Predicts Recurrence-Free Survival in ER plus & LN- Invasive Breast Cancer: A Multi-Institutional Study,” in 2021 USCAP 110th Annual Meeting. （USCAP美国加拿大病理学会年会——病理学界最具影响力的国际学术会议之一）

[3] Yuhang Jia, Cheng Lu, Xue Li, Miao Ma, Zhao Pei, Zengguo Sun, Yuli Chen (通讯作者). “Nuclei Instance Segmentation and Classification in Histopathological Images using a DT-Yolact,” The 4th International Conference on Data Science and Computational Intelligence (DSCI-2021). London, UK, Dec. 20-22, 2021.

[4] Yuli Chen, Xingwei Li, Huiting Yao, Xue Li, Miao Ma, Zhao Pei, Cheng Lu. “Adherent Nuclei Edge Detection Based on Caps-Unet,”. 2020 IEEE Intl Conf on Parallel & Distributed Processing with Applications, Big Data & Cloud Computing, Sustainable Computing & Communications, Social Computing & Networking (ISPA/BDCloud/SocialCom/SustainCom). Exeter, UK, Dec. 17-19, 2020.

[5] Yuli Chen, Huiting Yao, Miao Ma, Zhao Pei, Xingwei Li, Zengguo Sun. “P-Spiking Deep Neural Network Based on Adaptive SPCNN Temporal Coding,”. 2019 IEEE International Conferences on Ubiquitous Computing & Communications (IUCC) and Data Science and Computational Intelligence (DSCI) and Smart Computing, Networking and Services (SmartCNS). Shenyang China, Oct. 21-23, 2019.

[6] Yuli Chen, Yide Ma, Dong Hwan Kim, and Sung-Kee Park. “Region-based Object Recognition by Color Segmentation Using a Simplified PCNN”. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. vol. 26, no. 8, pp. 1682-1697, Aug. 2015. (SCI检索，JCR一区，TOP期刊)

[7] Yuli Chen, Sung-Kee Park, Yide Ma, and Rajeshkanna Ala.“A New Automatic Parameter Setting Method of a Simplified PCNN for Image Segmentation”. IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 22, no. 6, pp. 880-892, June 2011. (SCI检索，JCR二区)

[8] Yuli Chen, Yide Ma, Dong Hwan Kim, Sung-Kee Park. “Object Recognition based on a Simplified PCNN”. ICINCO (2) 2012: 223-229.

[9] K. Aditya, Yuli Chen, Eun-Hye Kim, Ganesha Udupa, Yongkwun Lee: “Development of Bio-machine based on the plant response to external stimuli”. ROBIO 2011: 1218-1223.

主持（或参与）的项目

[1] 国家自然科学基金青年项目：PCNN深度模型及乳腺病理图像自动分析方法研究(2016.1-2018.12，主持)

[2] 中央高校基本科研业务费项目：PCNN深度模型及细胞组织图像分类检测方法研究 (2017.1-2019.12，主持)

[3] 现代教学技术教育部重点实验室开放课题：基于深度脉冲耦合神经网络的目标识别方法研究(2015.1-2016.12，主持)

[4] KIST-IRDA员工合作项目：Object Recognition based on SPCNN and Convolutional Deep Network Model (2015.1-2015.12，主持)

[5] 中央高校基本科研业务费项目：基于PCNN彩色图像分割的目标识别研究 (2013.1-2014.12，主持)

专利

[1] 陈昱莅; 贾宇航; 陆铖; 马苗; 裴炤; 李雪; 任敬. 基于自下而上路径增强的细胞实例分割方法, 公开日：2021. 01.01