Cheng Chen
Assistenzprofessor
Abteilung für Elektro- und Elektroniktechnik
Die Universität von Hongkong
Hongkong
Büro: Rm 720, Chow Yei Ching Gebäude, HKU
E-Mail: cchen unter eee.hku.hk
Biographie
Ich bin derzeit Assistenzprofessor an der Abteilung für Elektro- und Elektroniktechnik der Universität von Hongkong. Bevor ich zur HKU kam, war ich Postdoktorand am Center for Advanced Medical Computing and Analysis, Harvard Medical School/Massachusetts General Hospital, und arbeitete mit Prof. Quanzheng Li. Ich promovierte an der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen der chinesischen Universität Hongkong unter der Aufsicht von Prof. Pheng-Ann Heng und Prof. Qi Dou. Zuvor erhielt ich meinen M.S. von der Johns Hopkins University und meinen B.S. von der Zhejiang University, beide mit einem Schwerpunkt auf Biomedizintechnik.
Meine Forschungsinteressen liegen in der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz und Gesundheitswesen, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung in der medizinischen Bildanalyse liegt. Zu den Forschungsthemen, die ich untersucht habe, gehören visuelle Grundlagenmodelle in der medizinischen Bildgebung, intermodales selbstüberwachtes Lernen, tiefe Modellverallgemeinerung und robustes multimodales Lernen.
*Eröffnung! * Ich bin aktiv auf der Suche nach selbstmotivierten Doktoranden, Forschungsassistenten und Gaststudenten, die sich meiner Gruppe anschließen. Bitte zögern Sie nicht, mir eine E-Mail mit Ihrem Lebenslauf und Ihren Zeugnissen zu schicken, wenn Sie interessiert sind.
Wenn Sie ein HKU-Student sind, der daran interessiert ist, mit mir zu forschen, können Sie mir auch gerne eine E-Mail schicken!
Neuigkeiten
[09/2024] Die besten 2% der Welt von der Stanford University.
[08/2024] Unser Papier zur modality-agnostischen SAM-Anpassung wurde von der Medical Image Analysis Special Issue akzeptiert.
[05/2024] Drei Papiere werden von MICCAI 2024 angenommen (zwei frühe Annahmen).
[02/2024] Als Gebietsleiter von MICCAI 2024 dienen.
[09/2023] Unser Papier zur Unsicherheitsschätzung wurde von NeurIPS 2023 akzeptiert.
[07/2023] Ein Papier über kausalistisch inspiriertes halbüberwachtes Lernen wurde vom ICCV 2023 angenommen.
[05/2023] Unser TMI-Papier über die unüberwachte Domänenanpassung wurde als hochzitiertes ESI-Papier identifiziert.
[05/2023] Drei Papiere werden frühzeitig für MICCAI 2023 angenommen, mit einer mündlichen.
[03/2023] Das Papier zum personalisierten föderierten Lernen in der medizinischen Bildgebung wurde von IEEE TMI akzeptiert.
[02/2023] Das Papier zur auf dem Diffusionsmodell basierenden Quantifizierung der Gehirnmittellinienverschiebung wurde von IPMI akzeptiert.
[08/2022] Stolz, das Zertifikat IEEE TMI Distinguished Reviewer zu erhalten.
[07/2022] Das Papier über die dynamische Lernrate für die Anpassung an die Testzeit wurde von IEEE TMI akzeptiert.
[05/2022] Zwei Arbeiten zur Modellverallgemeinerung wurden von MICCAI'22 frühzeitig angenommen.
[12/2021] Unser Papier zur Verallgemeinerung einzelner Domänen für die Segmentierung wurde von AAAI'22 akzeptiert.
[10/2021] Das Papier über die Nussung privilegierter multimodaler Kenntnisse für die unimodale Segmentierung wurde von IEEE TMI akzeptiert.
[09/2021] Wir haben den Meister der MICCAI Federated Brain Tumor Segmentation Challenge (FeTS) 2021 gewonnen.
[23.06.2021] Hat die mündliche Verteidigung bestanden und wurde Arzt!
[05/2021] Ein Papier über die quellenfreie Anpassung der unbeaufsichtigten Domäne wurde frühzeitig von MICCAI'21 akzeptiert.
[03/2021] Unser Papier zur Verbunddomänenverallgemeinerung (FedDG) wurde von CVPR'21 akzeptiert.
[03/2021] Unser Papier über die Beziehung zu zeitlichen Hinweisen für die Erkennung von chirurgischen Arbeitsabläufen wurde von IEEE TMI akzeptiert.
[02/2020] Ein Papier über die unüberwachte Domänenanpassung wurde von IEEE TMI akzeptiert.
[08/2019] Ein Papier über robustes multimodales Lernen wurde von MICCAI'19 mit einem Reisepreis angenommen.
Ausgewählte Publikationen [Google Scholar]
MA-SAM: Modalitätsunabhängige SAM-Anpassung für die medizinische 3D-Bildsegmentierung.
Cheng Chen, Juzheng Miao, Dufan Wu, Zhiling Yan, Sekeun Kim, Jiang Hu, Aoxiao Zhong, Zhengliang Liu, Lichao Sun, Xiang Li, Tianming Liu, Pheng-Ann Heng, Quanzheng Li.
Medizinische Bildanalyse (MedIA), 2024
[Papier][Code]
Kontrastive maskierte Bild-Text-Modellierung für das Erlernen der medizinischen visuellen Darstellung.
Cheng Chen, Aoxiao Zhong, Dufan Wu, Jie Luo, Quanzheng Li.
Medical Image Computing und computergestützte Interventionen (MICCAI), 2023. (Mündlich)
[Papier][Code]
Unsicherheitsschätzung für die sicherheitskritische Szenensegmentierung durch feinkörnige Belohnungsmaximierung.
Hongzheng Yang*, Cheng Chen*, Yueyao Chen, Markus Scheppach, Hon Chi Yip, Qi Dou.
Konferenz über neuronale Informationsverarbeitungssysteme (NeurIPS), 2023.
[Papier][Code] (* zeigt gleichen Beitrag an)
DLTTA: Dynamische Lernrate für die Anpassung der Testzeit auf domänenübergreifenden medizinischen Bildern.
Hongzheng Yang, Cheng Chen#, Meirui Jiang, Quande Liu, Jianfeng Cao, Pheng Ann Heng, Qi Dou.
IEEE-Transaktionen zur medizinischen Bildgebung (TMI), 2022
[Papier][Code] (# zeigt entsprechende Urheberschaft an)
Einzelbereichsverallgemeinerung in der medizinischen Bildsegmentierung durch Testzeitanpassung aus dem Formwörterbuch.
Quande Liu, Cheng Chen, Qi Dou, Pheng Ann Heng.
AAAI-Konferenz für künstliche Intelligenz (AAAI), 2022.
[Papier][Code]
Lernen mit privilegiertem multimodalem Wissen für die unimodale Segmentierung.
Cheng Chen, Qi Dou, Yueming Jin, Quande Liu, Pheng Ann Heng.
IEEE-Transaktionen zur medizinischen Bildgebung (TMI), 2021.
[Papier][Code]
Quellfreie Domain Adaptive Fundus-Bildsegmentierung mit denoised Pseudo-Labeling.
Cheng Chen, Quande Liu, Yueming Jin, Qi Dou und Pheng Ann Heng.
Medical Image Computing und computergestützte Interventionen (MICCAI), 2021.
[Papier][Code]
FedDG: Föderierte Domänenverallgemeinerung der medizinischen Bildsegmentierung durch episodisches Lernen im kontinuierlichen Frequenzraum.
Quande Liu, Cheng Chen, Jing Qin, Qi Dou, Pheng-Ann Heng
IEEE-Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung (CVPR), 2021.
[Papier][Code]
Unbeaufsichtigte bidirektionale Cross-Modalitätsanpassung über tief synergistische Bild- und Merkmalsausrichtung für die medizinische Bildsegmentierung.
Cheng Chen, Qi Dou, Hao Chen, Jing Qin, Pheng-Ann Heng.
IEEE-Transaktionen zur medizinischen Bildgebung (TMI), 2020.
(ESI Hochzitiertes Papier)
[Papier][Code]
Robuste multimodale Hirntumor-Segmentierung durch Merkmals-Detanglement und Gated Fusion.
Cheng Chen, Qi Dou, Yueming Jin, Hao Chen, Jing Qin, Pheng-Ann Heng.
Medical Image Computing und computergestützte Intervention (MICCAI), 2019. (Reisepreis für Absolventen)
[Papier][Code]
Synergistische Bild- und Merkmalsanpassung: Auf dem Weg zur Modalitätsübergreifenden Domänenanpassung für die medizinische Bildsegmentierung.
Cheng Chen, Qi Dou, Hao Chen, Jing Qin, Pheng-Ann Heng.
Vereinigung zur Förderung der künstlichen Intelligenz (AAAI), 2019. (Mündlich)
(Stipendium für Doktoranden)
[Papier][Code]
Semantisch-bewusste generative gegnerische Netze für die unüberwachte Domänenanpassung bei der Röntgensegmentierung des Brustkorbs.
Cheng Chen, Qi Dou, Hao Chen, Pheng-Ann Heng.
Internationaler Workshop zum maschinellen Lernen in der medizinischen Bildgebung (MLMI), 2018. (Mündlich)
[Papier]
Unbeaufsichtigte modalübergreifende Domänenanpassung von Konvnets für biomedizinische Bildsegmentierungen mit kontradiktoralem Verlust.
Qi Dou, Cheng Ouyang, Cheng Chen, Hao Chen, Pheng-Ann Heng.
Internationale Gemeinsame Konferenz über Künstliche Intelligenz (IJCAI), 2018. (Mündlich)
[Papier][Code]
Patent
Vorrichtung und Verfahren zur Bewegungsverfolgung von mindestens einem Teil einer Extremität.
Cheng Chen, Jim Wang.
WO-Patent WO2017005591A1, 2017.
Ehrungen & Auszeichnungen
Die weltweit besten 2% Wissenschaftler der Stanford University, 2024
MICCAI'19 Graduate Student Travel Award, 2019
AAAI'19 Studentenstipendium, 2019
Finalist EMBC Student Paper Wettbewerb, 2013
Das BME-MSE-Vollstipendium der Johns Hopkins University, 2011-2013
Herausragende Absolventen von Hangzhou, 2011
Hervorragende Abschlussarbeit der Universität Zhejiang, 2011
Berufliche Tätigkeiten
Konferenz-/Zeitschriften:
Internationale Konferenz über Medical Image Computing und computergestützte Intervention (MICCAI) 2021
Medizinische Bildgebung mit Deep Learning (MIDL) 2021
IEEE-Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung (CVPR) 2021
Fünfunddreißigste AAAI-Konferenz über künstliche Intelligenz (AAAI) 2021
Medizinische Bildanalyse (MedIA)
IEEE-Transaktionen zur medizinischen Bildgebung (TMI)
Internationale Zeitschrift für Computer Vision (IJCV)
Zeitschrift für Biomedizinische und Gesundheitsinformatik (JBHI)
IEEE-Transaktionen zu Geowissenschaften und Fernerkundung (TGRS)
IEEE-Zugang
Mathematische Probleme im Ingenieurwesen
Unterrichten
2017-2018 Frühling Lineare Algebra und Vektorrechnung für Ingenieure
2017-2018 Herbst Digitale Logik Und Systeme
