个人介绍：

-研究方向：人工智能、深度学习、医学图像处理、嵌入式

个人技能：C、C++、Python、Pytorch 深度学习框架、LINUX 操作系统、Matlab、JavaScript、Mysql、Java、嵌入式

-教育经历：

2022.9-至今. 福州大学 信息与通信工程 博士

2019.9-2022.6 福州大学 电子与通信工程 硕士 14/61 (名次/专业人数)

2015.9-2019.6 福州大学 电子信息工程 本科 13/88 (名次/专业人数)

-联系邮箱：jmbbruce@163.com

-项目课题：

2019.04 至今 基于人工智能的肺部三维医学影像重建与可视化系统的研发 横向项目

2022.08 至今 面向肺段切除术前规划的 CT 影像分割关键技术研究 福建省自然科学基金

2020.11至2023.12 基于图拓扑分析与深度学习的肺CT图像分割 福建省自然科学基金

2020.06 至 2023.05 城市大脑中基于 AI 的车辆违章识别研究 福州市科技局

2020.12 至 2021.01 甲状腺髓样癌检测和分类系统 重点产业产学研协同创新重大项目

-赛事奖项：

2020.10: Myops 2020 国际心肌分割挑战赛 优秀荣誉奖项

2019.11 数字中国创新大赛 最佳体验建设奖

2017.08 全国大学生电子设计大赛 福建省二等奖

-学术成果

[1] Dual-phase airway segmentation: Enhancing distal bronchial identification with anatomical prior guidance,Engineering Applications of Artificial Intelligence [J], 2025. SCI收录, 一作

[2] MSC-Net: Multitask Learning Network for Retinal Vessel Segmentation and Centerline Extraction [J], Applied Sciences, 2022. SCI收录, 二作（导师一作）

[3] A benchmark of myocardial pathology segmentation combining three-sequence cardiac magnetic resonance images[J]. Medical Image Analysis, 2023. SCI收录.

[4] Automatic pulmonary artery-vein separation in CT images using a twin-pipe network and topology reconstruction[J]. PeerJ Computer Science, 2023. SCI收录.

[5] Multi-modality Pathology Segmentation Framework: Application to Cardiac Magnetic Resonance Images [C], Myops 2020, EI收录, 一作

[6] Brain Tumor Segmentation Network Using Attention-based Fusion and Spatial Relationship Constrain [C], Brats 2020, EI收录, 三作

[7] A Two-stage Cascaded Deep Neural Network with Multi-decoding Paths for Kidney Tumor Segmentation [C], Kits 2021, EI收录, 二作

[8] Automated kidney tumor segmentation with convolution and transformer network [C], Kits 2021, EI收录, 三作.

[9] RASNet: U-Net-Based Robust Aortic Segmentation Network for Multicenter Datasets [C], SEGA 2023, EI收录, 二作