黄惠芳

基本信息

教育背景

2012.1，博士，清华大学
2002.7，硕士，清华大学
1996.7，学士，华中科技大学 

工作经历

2002.7至今          北京交通大学    计算机学院讲师、副教授、博士生导师
2014.8-2015.8     北卡罗来纳大学教堂山分校    IDEA实验室访问学者， 合作教授：沈定刚
2012.10-2014.7   清华大学    医学影像中心访问学者

研究方向

• 机器学习与认知计算
• 人工智能及应用
• 计算机技术
• 软件工程
• 人工智能
• 网络与信息安全
• 大数据技术与工程

招生专业

• 计算机科学与技术硕士
• 计算机技术硕士
• 软件工程硕士
• 人工智能硕士
• 网络与信息安全硕士
• 大数据技术与工程硕士

科研工作

      从事医学影像人工智能、机器学习、医学图像及信号处理等研究近20余年，目前结合迁移学习、半监督学习、弱监督学习等策略，开展多模态脑疾病智能诊断、医学影像智能分割、诊断提示自动生成、情感识别、推荐算法等研究。  

脑影像智能识别：研究适合于脑影像的机器学习和深度学习方法，主要关注脑功能网络特征提取、利用迁移学习校准多中心数据
研究案例1：提出基于深度时空注意力的递归网络，提取更具识别力的疾病相关的时空信息。（20级硕士生二作论文，IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2  区）
研究案例2：提出基于低秩和类判别表示的无监督多源域适应方法，使目标域数据借助已最大化类间距离的源域数据增强类间可分离性。（发表在IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation  Engineering，2区）
研究案例3：提出了融合多组稀疏功能网络特征的识别框架，增强了脑功能网络特征表示。（发表在Human Brain Mapping，2区）
研究案例4：基于功能和结构磁共振影像，基于Transformer融合两个模态的信息，提高脑疾病的识别性能。
研究案例5：研究适合于小样本的深度域适应方法（小样本学习和迁移学习），减小多中心数据的异质性，提高脑疾病识别性能。

医学影像智能分割：主要关注如何利用上下文信息、半监督学习、无监督学习和弱监督学习
研究案例1：设计2D多尺度子网和3D轻量级子网，提出了混合特征交叉融合的新冠肺炎病变分割网络。（19级硕士生一作论文，发表在Medical Physics, 3区）
研究案例2：为了利用一个中心有标签图像自动分割另一个中心的无标签图像，提出了基于域原型的自适应对齐网络以提高分割模型的泛化性能。
研究案例3：针对有标签的医学影像数据稀缺的问题，在利用有标签图像的同时，设计半监督学习策略利用无标签图像，来增强医学图像分割的精度。

目前的工作：
1. 脑影像智能识别：针对大样本多中心脑影像数据的动态性、模态缺失性、多中心异质性问题，结合当前流行的深度学习技术
（时空图神经网络、生成对抗网络、扩散模型、多模态学习、迁移学习等）开展脑疾病诊断研究。（国家自然科学基金支持，2024.1-2027.12）
2. 医学影像智能分割：针对医学图像分割中少标注、不准确标注和图像风格不一致的问题，结合半监督学习、无监督学习、弱监督学习
和迁移学习等策略开展多种医学影像数据集（新冠肺炎CT图像、脑肿瘤MRI图像、心脏MRI图像、病理图像、血管CTA图像等）的分割。
3. 医学报告诊断提示自动生成：利用文本摘要领域的先进模型，结合NLP和生成模型及医学文本的特点，实现诊断提示自动生成。
4. 推荐算法：利用图神经网络、知识图谱、NLP等技术实现序列推荐。

研究方向：

•    机器学习与认知计算
•    小样本学习、迁移学习
•    人工智能医学影像
•    多模态神经影像数据融合学习
•    脑网络建模和脑疾病诊断
•    肺部病变/脑肿瘤智能分割及诊断
•    疾病的神经影像与基因的关联性研究
•    脑指纹识别
•    X光影像多标签学习及病变定位
•    情感识别
•    超声报告诊断提示自动生成
•    推荐算法

研究生培养

【在读学生】

• 2023级：刘洋、陈丙洋
• 2022级：练益丞、李若凡、周金莉
• 2021级：杨庆玉（博士生）、夏静宇、桑佳、韩爽、

【近几年毕业学生】

• 2023届：武嘉成 - 滴滴，李文琪 - 百度，刘倩 - 航天九院，武融 - 建设银行总行，王学研 - 移动信息技术中心
• 2022届：王妍婷 - 字节跳动， 司润 - 赶集网， 张曦 - 工商银行
• 2021届：蒋益巧 - 腾讯，姚蕾萌 - 美团，段东妮 - 京东，袁丹 - 京东方，张梦洋 - 字节跳动
• 2020届：李思佳 - 中信银行，李飞龙 - 中国银行

【研究生招生】

• 每年招收3~4名硕士研究生，1名博士研究生，邮箱：hfhuang@bjtu.edu.cn
• 要求具有良好的数学基础、英文读写能力和编程能力
• 如果你想读博士可以申请直博、硕转博。已获得硕士学位者可以申请考核制攻读博士，优先考虑有发表英文学术论文的申请者。
• 欢迎计算机科学与技术、数学、软件工程、信号与信息处理等专业的学生加入我们的团队。
• 与北航大学教授联合培养硕士博士，有机会到北航大学开展课题研究。

科研项目

1. 国家自然科学基金“面上”：基于多中心一致性表示学习的自闭症预测研究, 2024-2027, 主持
   
2. 国家自然科学基金“面上”：基于自然范式fMRI的新型脑功能静态及动态属性表征技术研究, 2023--2026，主要参与
3. 国家重点研发计划课题：融合器智能匹配技术研究及AI辅助OLIF术前规划系统构建,  2023--2025
   
4. 国家重点研发计划课题：SKDX实时监测与预警系统原型搭建，2019--2021
5. 轨检数据采集上位机测试软件开发，2020--2021
   
6. 纵向预研基金-国家自然基金，2018--2020
   
7. 国家自然科学基金“面上”：基于静息状态功能磁共振图像(fMRI)的个体认知参数定量评估研究， 2017--2021，主要参与
   
8. 国家自然科学基金"青年基金"：基于聚类过采样和结构稀疏表达的ADHD多模态MRI融合分类，2014---2016
9. 基本科研业务费：基于压缩感知的高精度有限投影CT图像重建研究，2011--2013
10. 校科技基金：脑部血管三维成像中关键技术的研究，2005--2007
11. 基本科研业务费：面向高校群体的健康信息监测、挖掘及健康管理关键问题研究，2013--2015
12. 国家自然科学基金“面上”：基于静息状态功能磁共振成像的注意缺陷多动障碍分类研究，2013--2016
13. 北京市自然基金：基于静息状态fMRI独立成分特征的注意缺陷多动障碍分类器设计，2012--2013
14. 基本科研业务费：基于静息状态功能磁共振成像的注意缺陷多动障碍分类器设计，2011--2014
15. 国家自然科学基金“面上”：自适应心脏运动的CT变速扫描模式研究，2010--2012国家自然科学基金：复杂环境下的人脸识别与跟踪算法研究，2005--2007

教学工作

目前讲授本科生课程《C语言程序设计》、研究生课程《机器学习》、博士生课程《智能医学前沿理论与技术》
发表教改论文：以“机器学习公理化”为特色培养研究生创新能力的机器学习课程教学改革与探索，北京交通大学研究生教育研究与改革论文集2019
教改项目：人工智能北京市级一流本科专业建设 2022.6-2023.6

论文/期刊

Preprint:
Rong Wu, Huifang Huang, Beibei Liu, Xiao Fei*.Study on Generation of Vascular Ultrasound Report Based on LSTM-RNN-Attention Model. (Submitted)

Jiacheng Wu, Huifang Huang*. Domain-Specific Mark for Multi-Source Domain Adaptation. (Submitted)

Wenqi Li, Huifang Huang*. Reducing the heterogeneity between sites for multi-site autism spectrum disorder identification. （Submitted ）

[1] Xingdan Liu, Jiacheng Wu, Wenqi Li, Qian Liu, Lixia Tian, Huifang Huang*. Domain Adaptation via Low Rank and Class Discriminative Representation for Autism Spectrum Disorder Identification: A Multi-site fMRI Study. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 31:806-817, 2023. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3233656 (TNSRE, SCI-An2, IF: 4.528)

[2] Huifang Huang, Qian Liu, Yiqiao Jiang, Qingyu Yang, Xiaofeng Zhu, Yang Li*. Deep Spatio-Temporal Attention-based Recurrent Network from Dynamic Adaptive Functional Connectivity for MCI Identification. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 30:2600-2612, 2022. https://doi.org/10.1109/TNSRE.2022.3202713 (TNSRE, SCI-An2, IF: 4.528)

[3] Yanting Wang, Qingyu Yang, Lixia Tian, Xuezhong Zhou, Islem Rekik, Huifang Huang*. HFCF-Net: A Hybrid-Feature Cross Fusion Network for COVID-19 Lesion Segmentation from CT Volumetric Images. Medical Physics. 49: 3797– 3815, 2022. (SCI-An3, IF: 4.071)

[4] Mei L, Li X, Wang S, Si R, Ji T, Xu Z, Peng Y, Liu Y, Li H, Zhang J, Guo Y, Tian J, Zhou G, Huang H, Tai J, Liu J, Ni X. The Impacts of Obstructive Sleep Apnea Severity on Brain White Matter Integrity and Cognitive Functions in Children: A Diffusion Tensor Imaging Study. Nature and Science of Sleep. 2021 Dec 2;13:2125-2135. doi: 10.2147/NSS.S329408. PMID: 34880696; PMCID: PMC8648265. (SCI-An2, IF: 5.346)

[5] Xingdan Liu, Huifang Huang*. Alterations of functional connectivities associated with autism spectrum disorder symptom severity: a multi-site study using multivariate pattern analysis. Scientific Reports 10, 4330 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-020-60702-2 （SCI-An3, IF: 4.379）

[6] Huifang Huang , Xingdan Liu , Yan Jin , Seong-Whan Lee , Chong-Yaw Wee , Dinggang Shen ^*. Enhancing the representation of functional connectivity networks by fusing multi-view information for autism spectrum disorder diagnosis. Human Brain Mapping. 40(3):833-854, 2019. https://doi.org/10.1002/hbm.24415 (SCI-An2, IF: 4.421)

[7] Yiqiao Jiang, Huifang Huang, Jingyu Liu, Chong-Yaw Wee, Yang Li. Adaptive Functional Connectivity Network Using Parallel Hierarchical BiLSTM for MCI Diagnosis. 10th International Workshop, Machine Learning in Medical Imaging (MLMI), 2019.

[8] Sijia Li, Huifang Huang*. Prediction of Disease Severity Based on Autism Spectrum Disorder Multi-Center Multi-Modality Data. 2019 2nd International Conference on Digital Medicine and Image Processing, DMIP 2019.

[9] Jun Wang, Ying Zhang, Tao Zhou, Zhaohong Deng, Huifang Huang, Shitong Wang, Jun Shi, Dinggang Shen: Interpretable Feature Learning Using Multi-output Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy System for Multi-center ASD Diagnosis. MICCAI (3) 2019: 790-798

[10] Yuan D, Zhu L, Huang H*. Prediction of autism spectrum disorder based on imbalanced resting-state fMRI data using clustering oversampling. 2018 10th International Conference on Signal Processing Systems (ICSPS 2018), November 16-18, 2018, Singapore.

[11] Huifang Huang*, Jie Liu, Qiang Zhu, Ruiping Wang, Guangshu Hu. “A new hierarchical method for inter-patient heartbeat classification using random projections and RR intervals”, Biomedical Engineering Online. 13: 90, 2014. (SCI-An4)

[12] Huifang Huang*, Jie Liu, Qiang Zhu, Ruiping Wang, Guangshu Hu. “Detection of inter-patient left and right bundle branch block heartbeats in ECG using ensemble classifiers”, Biomedical Engineering Online. 13: 72, 2014. (SCI-An4)

[13] Huifang Huang, Guangshu Hu，Li zhu. “Sparse representation-based heartbeat classification using independent component analysis”, Journal of Medical Systems. 36(3): 1235-1247, 2012 (SCI-An3)

[14] Huifang Huang, Guangshu Hu. “Electrocardiogram beat classification based on the feature selection of Gabor transform”, Journal of Tsinghua University. 50 (3): 442-445,2010. (EI)

[15] Huifang Huang, Guangshu Hu，Li zhu. “Ensemble of Support Vector Machines for Heartbeat Classification”, 2010 IEEE 10th International Conference on Signal Processing Proceedings（ICSP 2010）, Beijing, China, October, 2010. (EI)

[16] 黄惠芳，胡广书. “脑血管DSA三维重建技术”，北京生物医学工程, 27(2): 215-218, 2008.

[17] 黄惠芳，张璞.“基于形态学和多项式的DSA图像几何失真校正”，生物医学工程研究, 27(1): 31-35, 2008.

[18] 黄惠芳，胡广书. “基于小波尺度搜索的虹膜识别算法”，计算机工程与应用, 44(16):185-187, 2008.

[19] Huifang Huang, Guangshu Hu，Lietian Ma. “A PC-based System for Automated Iris Recognition under Open Environment”，Second International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC07), Kumamoto, Japan, September,2007. (EI)

[20] Huifang Huang, Guangshu Hu. “Iris Recognition Based on Adjustable Scale Wavelet Transform”, The 27th International Conference of the IEEE engineering in Medicine and Biology Society (EMBC05), Shanghai, China, September, 2005. (Oral, EI，ISTP)

[21] Huifang Huang, Guangshu Hu.“Wavelet transform algorithm for iris recognition”, Journal of Tsinghua University. 43 (9): 1210-1213, 2003. (EI)

[22] 黄惠芳，胡广书. “虹膜识别算法的研究与实现”，红外与激光工程, 31(5):404-409, 2002.

本科生指导

2022届：赵川川（校优秀毕设论文，北京交通大学，硕士）、黄天瑞、和晓阳
2021届： 王月、覃楷桐（浙江大学，硕士）
2020届： 沈泽琪（北京交通大学，硕士）、赵亚晨（毕设优秀，中科院软件所，硕士）
2019届： 赵雨轩（北京交通大学，硕士）、傅晋毅
2018届： 窦佳琦（毕设优秀，清华大学，硕士）、袁丹（北京交通大学，硕士）
2017届： 王君宇（毕设优秀，美国深造，硕士）、史春燕、关子久（北京交通大学，硕士）
2016届： 于金戈
2014届： 陈文卉（中山医科大学，硕士）、冉昕（宾西法尼亚大学，硕士）、杨一、张甜甜、   

本科生大创指导

2022年大创项目：
基于CT图像的新冠肺炎病变分割研究 
基于深度学习的多模态MRI图像脑肿瘤分割研究                      
基于多模态特征融合的阿尔茨海默病识别研究
基于多模态深度融合的自闭症识别研究

2021年大创项目：
基于NAO机器人的人脸识别
基于动态功能连接的脑指纹识别

2016年大创项目：
基于多模态磁共振影像的自闭症预测研究

专利

获奖与荣誉

社会兼职