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办公室:

科技楼417

研究方向:

医学信号处理、医学图像处理、图像融合、智能诊断

教育背景

2018/09-2020/12，云南大学，信息学院，博士

2015/09-2018/06，云南大学，信息学院，硕士

2010/09-2014/06，云南大学，信息学院，学士

工作经历

Ø  2022/05-至今，郑州大学，电气与信息工程学院，讲师

Ø  2021/01-2022/04，郑州大学，信息工程学院，讲师

学术兼职

Ø  无

奖励与荣誉

Ø  2024年，河南省教育厅科技成果一等奖，脑胶质瘤精准诊疗关键技术的创建与应用。

科研项目

Ø  （主持）河南省高等学校重点科研项目（23A510011），2023.01- 2024.12  

Ø  （参与）河南省重点研发与推广专项项目（232102211036），2023.01- 2024.12

Ø  （参与）郑州市协同创新重大专项项目，2024.01-2025.12

代表文章

[1]   Akbar A , Han S* , Rehman N U ,et al.Reinforcement tokenization and   graph convolution for high-precision breast tumor segmentation in   DCE-MRI[J].Biomedical Signal Processing and Control, 2025, 100.

[2]   Han S , Zhang Y , Jian L ,et al. An efficient adaptive method based on   empirical wavelet transform for ultrasound tissue harmonic   imaging[J].Biomedical Signal Processing and Control, 2024, 87.

[3]   Li K, Han S, Yang L, et al. MSA-GCN: A multi-information selection   aggregation graph convolutional network for breast tumor grading[J]. IEEE   Journal of Biomedical and Health Informatics, 2023.

[4]   Zhang S , Han S*. A Breast Lesion Segmentation Method Based on Radio   Frequency Ultrasound Signals[C]//2023 3rd International Symposium on Computer   Technology and Information Science (ISCTIS).

[5]卓禹心,韩素雅*,张榆锋,等.基于超声谐波包络Nakagami参数图像的微波消融区域自动分割方法[J].计算机应用, 2021,   41(10):3089-3096.

[6] Han S,   Zhang Y, Jiang H, et al. An Adaptive Method for Harmonic Separation from   Ultrasonic Echo Signals Based on the Empirical Wavelet Transform   Algorithm[C]//2021 14th International Congress on Image and Signal   Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI). IEEE, 2021:   1-5.

[7]   Han S , Zhang Y , Wu K ,et al.Adaptive Ultrasound Tissue Harmonic   Imaging Based on an Improved Ensemble Empirical Mode Decomposition   Algorithm[J]. Ultrasonic Imaging, 2020, 42(2): 016173461990014.