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個人基本情況

姓名：陳棟

職稱/職務：講師

E-mail: chendongyh@126.com

電話：15131125960

碩導/博導：碩士研究生導師

所屬學科: 計算機科學與技術

招收碩士生專業：計算機科學與技術（學術型）2020欧洲杯比分竞猜、網絡空間安全（學術型）2020欧洲杯比分竞猜、電子信息（專業型）

研究方向：

數字圖像處理，醫學影像分析，人工智能，機器人視覺，醫學增強現實2020欧洲杯比分竞猜，計算機輔助最小侵入手術，計算機輔助診斷及治療2020欧洲杯比分竞猜，手術導航等領域

個人簡介：（學歷學位情況2020欧洲杯比分竞猜、工作經歷）

河北省石家莊人，2018年6月畢業于上海交通大學，工學博士，博士研究生學歷。同年7月進入河北師范大學任教。

教育背景：

2014.09–2018.06，上海交通大學2020欧洲杯比分竞猜，工學博士。

2010.09–2013.06，河北大學，工學碩士。

2006.09–2010.06，河北大學，工學學士。

教學情況：

本科生課程：《離散數學》、《大數據處理》2020欧洲杯比分竞猜、《線性代數》等。

科研情況（項目、論文）：

近年來主持和參與的代表性科研項目：

1) 國家自然科學基金項目“基于多尺度卷積網絡和加權稀疏表達的肺部圖像分割與運動建模研究”（61902109），主持。

2)河北省自然科學基金項目“基于稀疏表達的個體化肺組織局部運動建模算法研究”（F2019205070）2020欧洲杯比分竞猜，主持2020欧洲杯比分竞猜。

3）國家自然科學基金重大項目“手術虛擬仿真與手術評價的基礎理論和關鍵技術研究”(6119012)，主研人。

4）國家科技部重點研發項目“圖像引導的多模態消融治療實體腫瘤臨床解決方案研究” (2016YFC0106200)2020欧洲杯比分竞猜，主研人。

5）國家高技術研究發展計劃“腦血管實時介入移動式手術機器人系統”（2015AA043203）2020欧洲杯比分竞猜，主研人2020欧洲杯比分竞猜。

近年來公開發表學術論文代表作(部分第一作者、通訊作者文章)：

1) Dong Chen et.al. A statistical weighted sparse-based local lung motion modelling approach for model-driven lung biopsy [J]. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2020: https://doi.org/10.1007/s11548-020-02154-7. （SCI2020欧洲杯比分竞猜，第一作者）.

2) Dong Chen et.al. BEM-based simulation of lung respiratory deformation for CT-guided biopsy [J]. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2017, 12(9): 1585-1597. （SCI，第一作者）.

3) Dong Chen et.al. Lung respiration motion modeling: a sparse motion field presentation method using biplane x-ray images [J]. Physics in Medicine and Biology, 2017,62(19): 7855-7873. （SCI，第一作者）.

4) Dong Chen et.al. Patient-specific respiratory motion estimation using sparse motion field presentation [C]. Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2017 39th Annual International Conference of the IEEE, Jeju Island, Korea, 2017: 584-587. （EI核心，第一作者）.

5)Dong Chen et al. A novel active learning framework for classification: Using weighted rank aggregation to achieve multiple query criteria [J]. Pattern Recognition, 2019, 93: 581-602.（SCI）.

6）Dong Chen et al. Mammographic Image Classification System via Active Learning[J]. Journal of Medical and Biological Engineering, 2018, 39(4): 569–582. （SCI）.