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办公室:

科研楼508

研究方向:

医学图像处理与分析，模式识别，机器学习

教育背景

2006/09-2013/11，西北工业大学，自动化学院，博士

2008/10-2013/10，美国北卡罗来纳大学教堂山分校，生物医学成像中心，联合培养博士

2004/09-2007/04，西北工业大学，自动化学院，硕士

2000/09-2004/07，西北工业大学，自动化学院，学士

工作经历

2022/02-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，副教授，硕士生导师

2016/01-2022/01，郑州大学，信息工程学院，副教授，硕士生导师

2014/07-2015/12，郑州大学，信息工程学院，讲师

科研项目

Ø    （主持）国家自然科学基金（U1504606），2016.01-2018.12

Ø    （主持）河南省高等学校重点科研项目（20A510009），2020.01-2021.12

Ø    （主持）河南省科技厅项目（172102310270），2017.01-2018.12

Ø    （主持）中国博士后科学基金特别资助（2016T90679），2016.06-2018.06

Ø    （主持）中国博士后科学基金面上资助（2015M582201），2015.08-2017.07

Ø    （主持）郑州大学研究生教改与质量提升工程及优质课程建设项目（YJSJY201918），2019.01-2021.12

代表文章

[1]   Weize Liu, Yaping Wang*, Youze He, Jingsong Wu, Xiujuan Geng,   Structural Connectivity-Based Subtyping of Healthy Individuals Using Elastic   Net Subspace Clustering, SPIE Medical Imaging 2022: Image Processing,   California, Feb 20-24, 2022. EI&ISTP索引.

[2]   Pengfei Fu, Yaping Wang*, Xiujuan Geng, Investigation of Multi-Cohort   Brain MRI Segmentation in Infants, SPIE Medical Imaging 2022: Image   Processing, California, Feb 20-24, 2022. EI&ISTP索引.

[3]   Jia Jia, Yaping Wang*, Chenyu Yan, BAA-Net: attention-based CNN for   automatic placental segmentation of MR images, SPIE Medical Imaging 2022:   Image Processing, California, Feb 20-24, 2022. EI&ISTP索引.

[4]   宋佩伦，王雅萍*，耿秀娟，张航，宋学勤，磁共振影像深度学习在精神分裂症诊断中的应用综述，中国图象图形学报，2020，25(10):2047-2057. 中文核心.

[5]   张航，王雅萍*，耿秀娟，付鹏飞，等强度婴儿脑MR图像分割的深度学习方法综述，中国图象图形学报，2020，25(10):2068-2078. 中文核心.

[6]   Peilun Song, Yaping Wang*, Xiujuan Geng, Xueqin Song, Investigation of   sex hormones on the early diagnosis of schizophrenia, SPIE Medical Imaging   2020: Computer-Aided Diagnosis, Texas, Feb 15-20, 2020. EI&ISTP索引.

[7]   Xiujuan Geng, Peilun Song, Eric H. Y. Chen, Yaping Wang*, Jingxia Lin,   Neural effect induced by exercise intervention can be categorized by altered   functional connectivity in early psychotic patients, SPIE Medical Imaging   2020: Image Processing, Texas, Feb 15-20, 2020. EI&ISTP索引.

[8]   Manhua Liu, Danni Cheng, Kundong Wang, Yaping Wang*, Multi-Modality   Cascaded Convolutional Neural Networks for Alzheimer’s Disease Diagnosis,   Neuroinformatics, Volume 16, Issue3-4, pp 295-308，2018，SCI索引.（引用次数：114）

[9]   Yaping Wang, Jingxin Nie, Pew-thian Yap, Gang Li, Feng Shi, Xiujuan   Geng, Lei Guo, Dinggang Shen, Knowledge-Guided Robust MRI Brain Extraction   for Diverse Large-Scale Neuroimaging Studies on Humans and Non-Human   Primates. PLOS ONE, 9(1): e77810.1~ e77810.23, 2014. SCI索引.（引用次数：82）

[10]   Yakang Dai, Yaping Wang, Li Wang, Guorong Wu, Feng Shi, Dinggang Shen,   aBEAT: A Toolbox for Consistent Analysis of Longitudinal Adult Brain MRI,   PLOS ONE, 8(4): e60344.1~ e60344.13, 2013. SCI索引.

[11]   Yang Li, Yaping Wang, Guorong Wu, Feng Shi, Luping Zhou, Weili Lin,   Dinggang Shen, Discriminant Analysis of Longitudinal Cortical Thickness   Changes in Alzheimer's Disease using Dynamic and Network Features,   Neurobiology of Aging, 33(2):427.e15-427.e30, 2012. SCI索引.（引用次数：174）

[12]   Daoqiang Zhang, Yaping Wang, Luping Zhou, Hong Yuan, Dinggang Shen,   Multimodal Classification of Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive   Impairment, NeuroImage, 55(3):856-867, 2011. SCI索引. (引用次数：1059, 高被引论文)

[13]   Luping Zhou, Yaping Wang, Yang Li, Pew-Thian Yap, Dinggang Shen,   Hierarchical Anatomical Brain Networks for MCI Prediction: Revisiting   Volumetric Measures, PLOS ONE, 6(7): e21935, 2011. SCI索引.（引用次数：78）

[14]   Yaping Wang, Jingxin Nie, Pew-Thian Yap, Feng Shi, Lei Guo, Dinggang   Shen, Robust Deformable-Surface-Based Skull-Stripping for Large-Scale   Studies, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)   2011, Toronto, Canada, Sep. 18-22, 2011. EI&ISTP索引. （获Student Travel Grant Award，引用次数：102）

其他信息

Ø    CSIG生物医学图像专委会委员，担任国际知名期刊Neuroinformatics、IEEE TNNLS等及医学图像处理领域国际重要会议MICCAI和ISBI的审稿人；

Ø    获郑州大学青年骨干教师，河南省优秀学士学位论文指导教师称号；

Ø    指导学生2021年获河南省优秀学士学位论文，2019年及2020年获郑州大学优秀学位论文；2015及2017年获大学生创新创业训练计划项目立项。