同济大学
导师风采
黄庆华
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个人信息

Personal Information

  • 教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:机械与能源工程学院
  • 所属专业: 机械工程
  • 邮箱 : qinghua_huang@tongji.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

黄庆华,同济大学机械与能源工程学院教授,西北工业大学第三届学术委员会委员,国家万人计划科技创新领军人才(2021)。主要研究方向包括多维度医学超声成像、医学数据挖掘与人工智能辅助诊断、以及跨模态医疗机器人等。主持多项科技部重大项目课题和国家自然科学基金项目(含 1 重点、3 面上等)。发表 SCI 论文 150+篇,其中多篇一作/通信论文入选 ESI 高被引,谷歌学术引用 7200+次,H-index 47。连续多年入选斯坦福全球前 2%顶尖科学家(终身影响力国内排名 6090),获广东省科技进步一等奖(2012)。入选教育部新世纪优秀人才支持计划(2010)、陕西省百人计划特聘教授(2016)、陕西省杰青基金(2018)。现任中国自动化学会机器人智能专委会常委、中国超声医学工程学会仪器开发专委会委员。获邀兼任上海人工智能国家实验室(浦江实验室)智慧医疗专家顾问(2023-至今)、中山大学附属第一医院特聘专家(2023-至今);亦曾兼任华为技术有限公司大数据专家顾问(2017-2019);现任 AI 领域 TOP 期刊 Pattern Recognition、Neurocomputing 副编辑(Associate Editor),中华医学会《数字医学与健康》首届编委,以及美国数学学会会刊 Math Biosci & Eng 等多个国际 SCI 期刊客座主编。


  • 研究方向Research Directions
智能医学成像、医疗机器人、大数据与人工智能
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

项目类别

项目/课题名称

研究进度

项目经费

角色

科技部2030人工智能

重大项目

跨模态医疗分析推理技术与系统:定向到通用推理的泛化机制

结题(优秀)

3645

课题负责人

国家自然科学基金

重点项目

肝癌演进超声造影智能诊断和消融决策关键技术研究

在研

297

技术总负责人

国家自然科学基金

面上项目

医学超声知识融合与诊查过程动态推理方法研究

结题

68.4

主持

国家自然科学基金

面上项目

基于解剖语义的医学超声图像分割与理解

结题

78

主持

国家自然科学基金

面上项目

基于医学超声多模态影像信息挖掘的乳腺癌辅助诊断技术研究

结题

85

主持

国家自然科学基金

数学天元重点专项

多模态医学超声基础大模型及其应用

在研

100

主持

广州市科技计划-产学研协同创新重大专项

大肝癌多源精准热消融三维可视化的研发及其临床转化

结题

200

课题负责人


研究成果

代表性论文成果(部分):

LuoYZ, HuangQH*, Li XL. Segmentationinformation with attention integration for classification of breast tumor inultrasound image, Pattern Recognition,2022.(中科院1区Top,ESI高被引,citations 100+)

Huang QH*,Wang D, Lu ZK, Zhou, SC, Li, JW, Liu, LZ and Chang, C. A novelimage-to-knowledge inference approach for automatically diagnosing tumors. ExpertSystems with Applications,2023, 229: 120450.  (中科院1区Top,ESI高被引)

XiJ, Ye LP, HuangQH*, and Li XL.  Tolerating Data Missing in Breast CancerDiagnosis from Clinical Ultrasound Reports via Knowledge Graph Inference, SIGKDD2021 (CCFA类会议,顶级会议)

Huang QH*,et al. Segmentation of Breast Ultrasound Image with Semantic Classification ofSuperpixels. Medical Image Analysis. 61:article id 101657, 2020. (中科院1区top,医学人工智能顶刊,citations 200+)

Huang QH*, Lan JL, and Li XL. Robotic armbased automatic ultrasound scanning for three-dimensional imaging. IEEETransactions on Industrial Informatics. Vol. 15, no. 2, pp.1173-1182, Feb2019.(中科院1区Top,citations 190+)


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