管庆吉

博士、讲师

基本信息

办公电话： 电子邮件： qjguan@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京市海淀区上园村3号北京交通大学第九教学楼 邮编：100044

教育背景

2017-2021 University of Technology Sydney,  Ph.D

2015-2021 北京交通大学 计算机科学与技术 博士

2008-2015 东北师范大学 计算机科学与技术 本硕

工作经历

2021-2023 北京交通大学 计算机与信息技术学院 师资博士后

2023-至今 北京交通大学 计算机与信息技术学院 讲师

研究兴趣

从事医学影像与计算机视觉交叉领域研究，主要包括医学影像识别、分割、定位、配准中涉及的噪声标签问题、长尾分布问题、数据对齐问题等。



科研项目

主持：

国家自然科学基金青年基金：面向肺部疾病识别的噪声标签学习方法研究，2024-2026

自然科学人才基金项目：医学图像噪声标签差异性学习方法研究，2024-2026

自然科学横向项目：轨道几何传感器异常数据智能识别，2024-2025

自然科学横向项目：一维数据标注软件模块测试及异常数据集构建，2024-2025

博士后基金面上项目: 动态开放环境下肺部疾病辅助诊断方法研究, 2022-2023 

基础研究项目: 面向动态开放环境的肺部疾病图像识别方法研究, 2022-2024 

     参与：

国家自然科学基金“面上”:  基于个性化视线估计的孤独症谱系障碍儿童早期筛查方法研究, 2024-2027

国家社会科学基金：短视频情绪极化视域下的橄榄型舆论场治理研究，2024-2026

重大资助项目: 开放环境下无人车自适应感知研究, 2023-2025

自然科学横向项目: 基于高速公路视频图像的地面能见度反演技术, 2023-2024 

国家自然科学基金“面上”: 细粒度边缘检测方法及应用研究, 2023-2026

国家重点研发计划-项目: 针对民航违禁品的复杂背景下安检三维图像智能识别技术研究, 2022-2025


本科生指导

大创项目： 

    2023年度：

            1. 三维医学图像分割标注平台开发，北京市级，侯昕蕊、卢晓珂、张姜雨辛
            2. 腹部器官三维图像分割方法研究，郝斌淇、时子易、李灵哲
            3. 细粒度肺炎分类方法研究，林子微、赵宇、杨亦菲

    2022年度：

            1. 中文字体风格迁移方法研究，北京市级，李昊一、袁毅堂、张建兴

学科竞赛：

    2022年度：

            1. 中国大学生服创竞赛，视频人像分割，荣获东部赛区三等奖：李昊一、袁毅堂、张建兴

毕业设计：

             2024届： 李卓澳、李昊一、潘宇、郭锦荣

             2023届：邢珺、王纳滢

研究生培养

2024级：张文蕊、冯嘉熙、王子悦（协助指导）、邢郡（协助指导）

2023级：王纳滢（协助指导）

2022级：李壮壮

教学工作

本科课程：《计算思维综合训练》、《数据结构》

论文/期刊

  1.  Qingji Guan, Qinrun Chen, Zhun Zhong, Yaping Huang, Yao Zhao.  A Hard Knowledge Regularization Method with Probability Difference in Thorax Disease Images. Knowledge-Based Systems. 2023. 
  2.  Qingji Guan, Zhuangzhuang Li, Jiayu Zhang, Yao Zhao. Joint Representation and Classifier Learning for Long-tailed Image Classification. Image and Vision Computing. 2023.
  3.  Caixia Zhou, Yaping Huang, MengYang Pu, Qingji Guan, Li Huang, and Haibin Ling. The Treasure Beneath Multiple Annotations: An Uncertainty-aware Edge Detector. CVPR, 2023.  (CCF A)
  4.  Mengyang Pu, Yaping Huang, Yuming Liu, Qingji Guan, Haibin Ling.  EDTER: Edge Detection with Transformer. CVPR 2022. (CCF A)
  5.  Rumeng Yi, Yaping Huang, Qingji Guan, Mengyang Pu, Runsheng Zhang. Learning with Pixel-level Label Noise for Semi-supervised Semantic Segmentation. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2021. (CCF A)
  6.  Mengyang Pu, Yaping Huang, Qingji Guan, Haibing Ling. RINDNet: Edge Detection for Discontinuity in Reflectance, Illumination, Normal and Depth. ICCV 2021. (CCF A)
  7.  Qingji, Guan, Yaping Huang, Yawei Luo, Ping Liu, Mingliang Xu, Yi Yang. Discriminative Feature Learning for Thorax Disease Classification in Chest X-ray Images. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 30, 2476-2487, 2021. （CCF A）
  8.  Qingji, Guan, Yaping Huang, Zhun Zhong, Zhedong Zheng, Liang Zheng, Yi Yang. Thorax Disease Classification with Attention Guided Convolutional Neural Network. Pattern Recognition Letters, 131, 38-45, 2020. （Google Scholar Citations > 200）
  9.  Qingji, Guan, Yaping Huang. Multi-label Chest X-ray Image Classification via Category-wise Residual Attention Learning. Pattern Recognition Letters, 130, 259-266, 2020.（ESI highly cited paper）
  10.  Runsheng Zhang, Yaping Huang, Mengyang Pu, Jian Zhang, Qingji Guan, Haibin Ling. Mining Objects: Fully Unsupervised Object Discovery and Localization From a Single Image. IEEE Transactions Image Processing (TIP), 2020. （CCF A）
  11.  Qiulin Ma, Qi Zou, Nan Wang, Qingji Guan, Yanting Pei. Looking Ahead: Joint Small Group Detection and Tracking in Crowd Scenes. Journal of Visual Communication and Image Representation. 2020.
  12.  Xingyuan Zhang, Yaping Huang, Qi Zou, Qingji Guan, Junbo Liu. Making Better Use of Edges for Sketch Generation. Journal of Electronic Imaging, 2018.
  13.  Mengyang Pu, Yaping Huang, Qingji, Guan, Qi Zou. GraphNet: Learning Image Pseudo Annotations for Weakly-supervised Semantic Segmentation. ACM MM, 2018.（CCF A)

社会兼职

担任IEEE TIP 、IEEE TMI，TNNLS、MedIA、JBHI、KBS等学术期刊，NeurIPS、CVPR、ICCV、IJCAI、ECCV、AAAI等国际会议审稿人。