南方医科大学生物医学工程学院导师：杨丰

发布时间：2021-11-20 编辑：考研派小莉推荐访问：

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南方医科大学生物医学工程学院导师：杨丰正文

[导师姓名]
杨丰

[所属院校]
南方医科大学

[基本信息]
导师姓名：杨丰
性别：
人气指数：677
所属院校：南方医科大学
所属院系：生物医学工程学院
职称：教授
导师类型：博导
招生专业：
研究领域：生物医学信号处理与分析、模式识别与机器学习生物医学工程

[通讯方式]
电子邮件：yangf@smu.edu.cn

[个人简述]
生物医学信号处理是现代信息处理学科一个重要的内容，也是科学研究和工程技术许多领域都需要进行的一个重要环节。这种处理包括信号的检测、变换、滤波、压缩、传输、信息提取、显示等。生物医学信号处理本质上是利用数学的方法和数字系统来实现对生物医学信号的处理，它主要研究两个方面的问题：其一是研究生物医学信号处理的各种处理算法，即建立数学模型；其二是算法的实现，包括采用计算机软件实现，或采用专用的数字系统实现。从数学的角度而言，生物医学信号分为确定信号与随机信号、线性信号与非线性信号。从传统的傅里叶分析到现代的谱估计方法和小波分析，从经典的线性系统分析方法到非线性的混沌分析与人工神经网络方法，信号处理的算法各不相同，其理论体系是生物医学信号处理的基础。随着计算机的出现与人工智能的兴起，模式识别与机器学习已发展成专门研究对象描述和分类方法的学科。它是在研究人类识别能力的数学模型(人工神经网络)基础上，借助于计算机应用技术，让计算机模拟人类识别行为的科学。它的研究目的是构造自动处理某些信息的机器系统，以辅助人类完成分类和辩识的任务，主要应用领域：生物特征识别、图像语义分析、视频内容描述等。
本人现任广东省本科高校电子信息类专业教学指导委员会委员，广东省图象图形学会常务理事，广州市仪器仪表学会理事，主要从事生物医学信号处理与分析，特别是，针对特定的医学图像信息特点，比如心血管内超声图像(IVUS)的结构与表现形式复杂，实现恢复(去噪)、边缘检测、特定病灶的分割、视频关键帧提取等处理技术，目的是使原来不够清晰的图像恢复，或者是为了突出图像中的某些特征信息，或者是对图像作模式分类等。目前研究内容：1).研究深度学习(Deep Learning)(一种新兴的机器学习方法)模型框架设计，包括自动编码器、稀疏自动编码器、限制波尔兹曼机、深信度网络和多层卷积神经网络等；2).研究在图形处理器(GPU)上快速实现深度学习算法的新技术，以及在临床医学信息处理上应用，包括数字切片中的细胞计数、心血管内超声序列图像中目标识别和基因测序中异常位点检测。相关的研究工作在国内处于前列。

[科研工作]
《小波分析及其在图像处理中的应用》，科学出版社，2003年，副主编《医学物理》(研究生教学用书)，高等教育出版社，2005年，参与者

[教育背景]

南方医科大学

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