更新日期：2025年7月4日

姓 名 余晋刚 性 别 男 出生年月 1983年7月 籍贯 湖北麻城市 民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生毕业 最后学位 工学博士 技术职称 教授 导师类别 硕导 行政职务 Email jingangyu(AT)scut.edu.cn 工作单位 自动化科学与工程学院 邮政编码 510641 通讯地址 广州市天河区五山路381号 单位电话

个人简介

（研究领域：计算机视觉与模式识别、医学图像分析）

余晋刚，华南理工大学自动化科学与工程学院教授，广东省重大人才计划青年项目入选者。

本科毕业于西安交通大学，硕士和博士毕业于华中科技大学，在美国内布拉斯加林肯大学从事博士后研究。攻读博士学位之前，在中兴通讯、北电网络等业界知名企业担任产品研发工程师。任现职期间，在国家工信部产业发展促进中心借调，参与国家科技重大专项管理。研究领域为计算机视觉与模式识别、医学图像分析。近年来，以第一/通讯作者在TIP、CVPR、IJCAI、TMI、MIA、MICCAI等本领域重要期刊或会议发表论文40余篇，以第一发明人授权发明专利10项（其中1项以超过150万元金额转让）。主持国家自然科学基金面上项目、科技创新2023重大专项子课题、广东省重大人才计划项目、校企合作专利成果转化项目等10余项。担任中国图象图形学会视觉认知与计算专委会副秘书长、医学图像计算青年研讨会（MICS）委员会执行委员、CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/IJCAI/AAAI等CCF A类顶级会议程序委员、琶洲实验室双聘研究人员、南方医科大学珠江医院流动PI等学术兼职。应邀在全国性重要学术会议作特邀报告或专题报告8次。

工作经历

2024.9 -    至今       华南理工大学自动化学院    教授
2024.9 -    至今       国家工业和信息化部产业发展促进中心（专项二处/湾区中心）  借调
2017.3 - 2024.8      华南理工大学自动化学院    副教授
2014.2 - 2016.5      University of Nebraska-Lincoln, USA   Postdoctoral Research Associate
2007.7 - 2010.8      中兴通讯、北电网络等企业    产品研发工程师

教育经历

2010.9 - 2014.6    华中科技大学自动化学院    博士（控制科学与工程）
2005.9 - 2007.6    华中科技大学图像识别与人工智能研究所    硕士（模式识别与智能系统）
2001.9 - 2005.6    西安交通大学电信学院    学士（信息工程）

获奖、荣誉称号

广东省重大人才计划青年项目入选者
华南理工大学发展基金会“桃李奖教金”一等奖

社会、学会及学术兼职

中国图象图形学会（CSIG）视觉认知与计算专委会副秘书长
医学图像计算青年研讨会（MICS）委员会执行委员
中国图象图形学会（CSIG）机器视觉专委会委员
人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）双聘研究人员
南方医科大学珠江医院流动PI
华南理工大学自动化学院学位评定委员会委员、教学指导委员会委员

近五年10个代表性学术报告：
[1] 中国计算成像与视觉大会，专题论坛报告，杭州，2024.12
[2] 全国生物医学数据挖掘与计算学术会议，专题论坛报告，广州，2024.11
[3] 中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV 2024），专题论坛报告，乌鲁木齐，2024.10
[4] 全国超微与分子病理学高端学术论坛，大会特邀报告，广州，2023.12
[5] 医学图像计算青年研讨会（MICS 2023），大会特邀报告，太原，2023.7
[6] 中国医促会病理学年会暨华夏病理高峰论坛，大会特邀报告，临沂，2023.7
[7] 国家超算广州中心超算应用创新大会，专题论坛报告，广州，2021.10
[8] 湖南省生物医学工程学会数智病理专委会第一届学术研讨会，大会特邀报告，长沙，2025.4
[9] 南方医科大学病理学系，邀请报告，广州，2023.6
[10] 中山大学逸仙智慧医疗大数据与人工智能研讨会，邀请报告，广州，2022.5

研究领域

[1] 基础研究方向：计算机视觉与模式识别，聚焦于不完备数据下（小样本、无/弱/半监督等条件下）的视觉深度学习。
[2] 应用研究方向：（1）医学图像分析，聚焦于计算病理学（病理人工智能辅助诊疗相关的基础算法及转化应用）；（2）工业机器视觉，聚焦于植物表型组学、工业质检两个应用场景。

科研项目

[1] 主持2项国家自然科学基金项目：面上项目（2021-2024）；青年基金项目（2018-2020）
[2] 主持1项国家科技创新2030重大专项子课题（2022-2027）
[3] 主持4项省部级项目：广东省重大人才工程青年项目（2018-2022）；广东省自然科学基金面上项目2项（2024-2026、2025-2027）；广州市科技计划项目（2019-2021）
[4] 主持4项校企合作项目：专利成果转化类项目（2023-2025）；其它技术开发类校企合作项目3项

发表论文

近五年10篇代表性论文（第一/通讯作者*）
[1]Yu Ming, Zihao Wu, Jie Yang, Danyi Li, Yuan Gao, Changxin Gao, Gui-Song Xia, Yuanqing Li, Li Liang and Jin-Gang Yu*, "Few-Shot Learning for Annotation-Efficient Nucleus Instance Segmentation," IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), 2025.
[2]Jin-Gang Yu, Zihao Wu, Yu Ming, Shule Deng, Qihang Wu, Zhongtang Xiong, Tianyou Yu, Gui-Song Xia, Qingping Jiang and Yuanqing Li, “Bayesian Collaborative Learning for Whole-Slide Image Classification,” IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI), 2023.
[3] Jin-Gang Yu, Zihao Wu, Yu Ming, Shule Deng, Yuanqing Li, Caifeng Ou, Chunjiang He, Baiye Wang, Pusheng Zhang and Yu Wang, “Prototypical Multiple Instance Learning for Predicting Lymph Node Metastasis of Breast Cancer from Whole-slide Pathological Images,” Medical Image Analysis (MIA), 2023.
[4] Zecheng Li, Zening Zeng, Yuqi Liang and Jin-Gang Yu*, "Complete Instances Mining for Weakly Supervised Instance Segmentation", International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2023. （CCF A类会议）
[5] Shule Deng, Jin-Gang Yu*, Zihao Wu, Hongxia Gao, Yansheng Li and Yang Yang, “Learning Relative Feature Displacement for Few-Shot Open-Set Recognition,” IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2023.
[6] Jianjin Deng and Jin-Gang Yu*, "A Simple Graph-based Semi-supervised Learning Approach for Imbalanced Classification," Pattern Recognition (PR), 2021.
[7] Shuangping Huang, Yu Luo, Zhenzhou Zhuang and Jin-Gang Yu*, Mengchao He and Yongpan Wang, "Context-Aware Selective Label Smoothing for Calibrating Sequence Recognition Models," ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2021. （CCF A类会议）
[8] Jin-Gang Yu, Yansheng Li, Changxin Gao, Hongxia Gao, Gui-Song Xia, Zhu Liang Yu and Yuanqing Li, "Exemplar-Based Recursive Instance Segmentation With Application to Plant Image Analysis," IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020.
[9] Zhibo Fan, Jin-Gang Yu*, Zhihao Liang, Jiarong Ou, Changxin Gao, Gui-Song Xia and Yuanqing Li, "FGN:Fully Guided Network for Few-Shot Instance Segmentation," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020. （CCF A类会议）
[10] Lichao Xiao,  Jin-Gang Yu*, Zhifeng Liu, Jiarong Ou, Shule Deng and Yuanqing Li, "Censoring-Aware Ordinal Regression for Survial Prediction from Pathological Images," International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2020. （医学图像顶会）

科研创新

近五年10项代表性专利/软著：
[1] 余晋刚，吴梓浩，吴锦全，基于贝叶斯辅助学习的WSI图像分类方法、系统及介质，ZL202210895166.9，2022.12授权（已转让，金额超过150万元）
[2] 余晋刚，吴锦全，吴梓浩，一种乳腺癌前哨淋巴结转移的预测方法、系统及存储介质，ZL202210421290.X，2025.6授权
[3] 余晋刚，梁宇琦，吴仕科，基于Vision Transformer网络的弱监督实例分割方法、系统及介质，ZL202210877230.0，2025.6授权
[4] 余晋刚，吴启航，明煜，曾泽宁，陈劲涛， 王培伟，郭帅，一种乳腺癌HER2的免疫组化图像自动评分方法，ZL202411411850.0，2025.1授权
[5] 余晋刚，曾泽宁，明煜， 吴梓浩，基于Sinkhorn算法的多模态融合生存预测方法，ZL202410345919.8，2024.10授权
[6] 余晋刚，明煜， 吴梓浩， 邓树乐，基于弱监督深度序数回归网络的WSI 生存预测方法， ZL202311619000.5，2024.4授权
[7] 余晋刚，明煜，吴梓浩，王培伟，基于切片重染色技术的免疫组化病理图像细胞分割方法，ZL202410137259.4，2024.4授权
[8] 余晋刚，区家荣，肖立超，刘智锋，一种基于弦切线距离的椭圆检测方法，ZL201910669661.6，2023.7授权
[9] 余晋刚，吴启航，王培伟，杨俊鑫，陈劲涛，一种多重提示学习的乳腺癌HER2预测方法，ZL202510480597.2，2025.7授权
[10] 余晋刚，吴锦全， 蔡雅程， 华南理工大学计算病理平台， 软件著作权2022SR0399073，2022.4登记

教学活动

主讲《信号分析与处理》（2017至今）、《数据挖掘与大数据》（2017至今）、《计算机视觉》（2022至今）等本科生专业基础课程。

指导学生情况

代表性育人成果：
[1] 2020年指导本科实习生（范智博）以第一作者发表CVPR论文（CCF A类顶会），并被UC Berkeley录取为研究生
[2] 2023年指导本科实习生（李泽诚）以第一作者发表IJCAI论文（CCF A类顶会）
[3] 2024年指导本科实习生（孙文心）获国家级大学生创新创业训练计划重点项目资助（4/400），并在学院推免生复试中综合排名1/184
[4] 指导本科生获校级优秀本科毕业设计奖3次（2019年区家荣、2020年范智博、2023年李泽诚）
[5] 指导硕士生获国家奖学金3次（2020年区家荣、2021年邓树乐、2023年吴梓浩）

招生动态（2025年7月更新）：
[1] 目前正在招收2026年推免生，欢迎联系！
[2] 常年欢迎优秀本科生来课题组进行科研实习，一起学习进步！