王品
女，副教授，硕士生导师，新加坡南洋理工大学博士，美国匹兹堡大学博士后
*重庆市英才计划获得者
*美国国家实验室基金获得者
联系信息
重庆大学虎溪校区信息大楼A区
Email：wangpin@cqu.edu.cn
实验室网址：www.cceelym.com
欢迎来自电子、计算机、通信、软件和数学等相关专业以及对科研有浓厚兴趣和热情的考生报考。团队将对表现优异的博士和硕士研究生，提供学习和研究的优越条件；对特别优秀者可推荐并提供去美国、新加坡、英国等国家和地区进行短期学术交流、访学和联合培养的机会，并资助研究生每年参加国内外国际学术会议。如需要，请随时与我Email联系。
学科领域：信息与通信工程、电子科学与技术
拟招收研究生专业及研究方向：信息与通信工程，电子科学与技术
方向1：智能信息处理与模式识别
方向2：数据融合与分析
方向3：人工智能与健康信息学
方向4：人工智能与模式识别
方向5：生物医学信号与信息处理
个人简介：
2000年获重庆大学学士学位；2003年获重庆大学硕士学位；2008年获新加坡南洋理工大学博士学位。2009年至2010年获美国国家实验室基金资助在美国匹兹堡大学从事博士后研究。2011年至今在重庆大学任教。
王品副教授主要从事人工智能理论与应用、智能感知与数据科学、多模态智能感知与识别等方面理论和实验研究。近年来承担了国际合作、国家自然科学基金等科研项目十余项；在Information Sciences, Biomedical Signal Processing and Control, Digital Signal Processing, Optical letters等国内外主流期刊会议上发表了科研论文70余篇，其中二区及以上权威期刊论文30余篇，被引用累计3000余次；申请及授权国家发明专利30余项。
近年主持的主要项目：
[1]国家自然科学基金青年基金：“基于液晶调谐低相干定量相位显微镜的细胞纳米结构探测”
[2]重庆市自然科学基金面上项目,“基于像-谱半监督迁移融合的大肠癌早期诊断关键方法研究”
[3]重庆市基础与前沿研究计划项目：“基于显微光谱的细胞纳米结构反演研究”
[4]重庆市自然科学基金：“全场空域低相干定量相位显微镜的研制”
[5]教育部回国人员科研启动基金：“基于低相干相位显微镜的细胞纳米结构反演研究”
近年主要论文：
[1] Pin Wang*, Gongxin Yang, Yongming Li, Pufei Li, Yurou Guo, Rui Chen, Deep sample clustering domain adaptation for breast histopathology image classification，Biomedical Signal Processing and Control，2024，87：105500.（二区）
[2] Fan Li, Bo Wang, Pin Wang*, Mingfeng Jiang, Yongming Li*. An imbalanced ensemble learning method based on dual clustering and stage-wise hybrid sampling. Applied Intelligence,2023, 53: 21167-21191 （二区）
[3] Li Y, Xu J, Wang P*, Li P, Yang G, Chen R. Manifold reconstructed semi-supervised domain adaptation for histopathology images classification[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2023, 81: 104495-104504. （二区）
[4] Pin Wang*, Pufei Li, Yongming Li, Jin Xu, Fang Yan, Mingfeng Jiang, Deep manifold feature fusion for classification of breast histopathology images, Digital Signal Processing, 2022, 123: 103400.（二区）
[5] Pin Wang*, Pufei Li, Yongming Li, Jin Xu, Mingfeng Jiang, Classification of histopathological whole slide images based on multiple weighted semi-supervised domain adaptation, Biomedical Signal Processing and Control, 2022,73:103400. （二区）
[6] Wang P* , Li P , Li Y , et al. Histopathological image classification based on cross-domain deep transferred feature fusion[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 68:102705. （二区）
[7] Pin Wang*, Jiaxin Wang, Yongming Li, Pufei Li, Linyu Li, Mingfeng Jiang, Automatic classification of breast cancer histopathological images based on deep feature fusion and enhanced routing, Biomedical Signal Processing and Control, 2021,65:102341.（二区）
[8] Wang P* , Li P , Yin M , et al. Burn wound assessment system using near-infrared hyperspectral imaging and deep transfer features[J]. Infrared Physics & Technology, 2020, 111:103558. （二区）
[9] Wang Pin*, Song Qi, Li Yongming, Lv Shanshan, Wang Jiaxin, Li Linyu, Zhang HeHua, Cross-task extreme learning machine for breast cancer image classification with deep convolutional features, Biomedical Signal Processing and Control, 2020, 57:101789. （二区）
[10] Wang P*, Wang L , Li Y M , et al. Automatic cell nuclei segmentation and classification of cervical Pap smear images[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2019, 48:93-103. （二区）
[11] Pin Wang*, Yao Cao, Meifang Yin, Yongming Li, Shanshan Lv, Lixian Huang, Dayong Zhang, Yongquan Luo, and Jun Wu.Full-field burn depth detection based on near-infrared hyperspectral imaging and ensemble regression. Review of Scientific Instrument, 2019, 90:064103. （三区）
[12] Wang P*, Xu S , Li Y M , et al. Feature-based analysis of cell nuclei structure for classification of histopathological images[J]. Digital Signal Processing, 2018, 78:152-162. （二区）
[13] Wang P*, Wang J , Wang L , et al. Classification of pathogenic bacteria using near-Infrared diffuse reflectance spectroscopy[J]. Journal of Applied Spectroscopy, 2019, 85(6):1029-1036. （三区）
[14] Wang P*, Cao Y, Li Y M, et al. A burn depth detection system based on near infrared spectroscopy and ensemble learning [J]. Review of Scientific Instruments, 2017, 88(11):114302. （三区）
[15] Wang P*, Wang J, Li Y M, et al. Optical detection of wound infection in vivo by near infrared diffuse reflectance spectroscopy[J]. Spectroscopy Letters, 2017,50(10):566-571. （三区）
[16] Pin Wang*，Sha Xu，Yongming Li，Jie Wang，Shujun Liu. Hyperspectral image classification based on joint sparsity model with low-dimensional spectral–spatial features[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2017, 11(1):015010. （三区）
[17]Pin Wang*, Yongming Li, Bohan Chen, et al. Proportional hybrid mechanism for population based feature selection algorithm[J]. International Journal of Information Technology & Decision Making, 2017,16(5): 1309-1338. （二区）
[18] Wang P*, Hu X, Li Y M, et al. Automatic cell nuclei segmentation and classification of breast cancer histopathology images[J]. Signal Processing, 2016, 122(9-10):1-13. （二区）
近年部分专利：
[1] 王品，李琳玉，李勇明，等。一种组织病理学图像的深度迁移半监督域自适应分类方法，国家发明专利（专利号：ZL 202110096888.3）
[2] 王品,宋琪，李勇明，等。面向多源数据挖掘的多阶段深度迁移学习方法，国家发明专利（专利号：ZL201810655461.0）
[3] 王品,胡先玲,李勇明,刘倩倩,朱雪茹。基于多尺度生长与双策略去粘连模型的乳腺细胞分割方法，国家发明专利（专利号：ZL201510253573.X）
[4] 王品,何璇,李勇明,李帆,吴烨。基于SVM与弹性区域生长的膝软骨图像自动分割方法，国家发明专利（专利号：ZL201510274795.X）
[5] 王品,李勇明,于彦涛,夏宇,任超,梅林，基于液晶可调谐滤波器的空域低相干相位显微镜, 国家发明专利（专利号：ZL 201110358651.4 ）
[6] 王品,李勇明,蒋阳，一种多模态低相干散射光谱仪，国家发明专利（专利号：ZL 201110358645.9）
[7] 王品、夏宇、李勇明、陈勃翰、胡先玲，老年痴呆症图像早期诊断系统，国家发明专利（专利号：ZL201210346787.8）
国内外合作交流关系生态：
主要合作方包括：
美国匹兹堡大学刘洋教授
新加坡南洋理工大学Anand Asundi教授
新加坡南洋理工大学Seah leongkeey教授
西南大学余玲教授等。
毕业生去向：
高校：法国索邦大学，陆军军医大学，重庆交通大学，等
企业研所：华为，腾讯，美团，顺丰，美的，重庆长安，成都30所，成飞集团，重庆移动，重庆电信，电网公司，等
