周唯 · 博士 · 博士生导师
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个人简介
周唯，女，博士、博士后，教授（内聘），博士生导师。2018年10月获东北大学模式识别与智能系统专业博士学位，同年11月入职沈阳航空航天大学计算机学院。近年来，主持国家自然科学基金面上项目、青年基金项目，中国博士后科学基金面上项目，辽宁省科技厅自然科学基金（面上/指导计划）、辽宁省教育厅“优秀青年培育支撑”项目及校博士科研启动项目等在内的科研项目10余项；同时参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、航空基金及企业横向课题20余项。累计发表学术论文50余篇，其中以第一作者或通讯作者发表SCI论文30余篇；以第一发明人授权发明专利5项。
研究方向
l 智能医学影像分析（分割·生成·辅助诊断）
l 医学大模型（VLM/基础模型·跨域泛化·少样本学习）
l 多模态图像融合（IR-VIS / 医学多模态）
l 时序数据预测（健康状态评估·退化建模·寿命预测）
代表性论文
l RCLEAF: Reliable Contrastive Learning Driven Efficient Adaptive Fusion for Multi-View Clustering [J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 115028.
l MASG-SAM: Enhancing Few-Shot Medical Image Segmentation with Multi-Scale Attention and Semantic Guidance [J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2025. https://github.com/ggllllll/MASG-SAM.git
l Progressive pseudo-labels enhancement for source-free domain adaptation medical image segmentation [J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2025, 109: 108053. https://github.com/ggllllll/ESFDA.git
l Self-distillation guided Semantic Knowledge Feedback network for infrared-visible image fusion [J]. Image and Vision Computing, 2025: 105566. https://github.com/yyzzttkkjj/SKFFusion
l SFIFusion: Semantic-Frequency Integration for Task-driven Infrared and Visible Image Fusion [J]. Signal Processing, 2025: 110419. https://github.com/Zzuouo/SFIFusion
l C2MAL: cascaded network-guided class-balanced multi-prototype auxiliary learning for source-free domain adaptive medical image segmentation [J]. Medical & Biological Engineering & Computing, 2025: 1-20. https://github.com/yxk-art/C2MAL
l 3VNet: Topological-structure driven Triple-V Network for Retinal Vessel Segmentation [C]. International Conference on Neural Information Processing, 2025. https://github.com/wangwxr/3VNET
l AdaptSAM: Adaptive SAM for Cross-Domain Few-Shot Medical Image Segmentation. 2025 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2025. https://github.com/Ggllllllll/AdaptSAM
l Dual-SAM: Prompt-enhanced Dual-branch Adaptation of Vision Foundation Models for Semi-supervised Medical Image Segmentation. Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). 2025. https://github.com/Heirudy/Dual-SAM
l BiASAM: Bidirectional-Attention Guided Segment Anything Model for Very Few-Shot Medical Image Segmentation [J]. IEEE Signal Processing Letters, 2024. https://github.com/ggllllll/BiASAM-.git
l Diffusion-driven Dual-flow Source-Free Domain Adaptation for Medical Image Segmentation [C]. 2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2024: 4082-4087. https://github.com/M4cheal/D2SFDA
l DMU-TransNet: Dense multi-scale U-shape transformer network for anomaly detection [J]. Measurement, 2024: 114216. https://github.com/ml-AD/DMU-TransNet
l High-level vision task-driven infrared and visible image fusion approach: Progressive semantic enhancement based multi-scale Cross-modality Interactive network [J]. Measurement, 2024. https://github.com/yyzzttkkjj/SeMIFusion
l Skeleton-guided multi-scale dual-coordinate attention aggregation network for retinal blood vessel segmentation. Computers in Biology and Medicine, 2024, 181: 109027. https://github.com/wangwxr/SMDAA_NET
l Unsupervised domain adaptation fundus image segmentation via multi-scale adaptive adversarial learning [J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2023, 28(10): 5792-5803. https://github.com/M4cheal/MAAL
l EARDS: EfficientNet and attention-based residual depth-wise separable convolution for joint OD and OC segmentation [J]. Frontiers in Neuroscience, 2023. https://github.com/M4cheal/EARDS
l Pseudo-Label Clustering-Driven Dual-Level Contrast Learning Based Source-Free Domain Adaptation for Fundus Image Segmentation [C]. Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). 2023: 492-503. https://github.com/M4cheal/PCDCL-SFDA
l Dual-path multi-scale context dense aggregation network for retinal vessel segmentation. Computers in Biology and Medicine, 2023, 164: 107269. https://github.com/bai101315/MCDAU-Net
l RMSDSC‐Net: a robust multiscale feature extraction with depthwise separable convolution network for optic disc and cup segmentation [J]. International Journal of Intelligent Systems, 2022, 37(12): 11482-11505.
l Deep sparse autoencoder integrated with three‐stage framework for glaucoma diagnosis [J]. International Journal of Intelligent Systems, 2022, 37(10): 7944-7967.
l Automatic optic disc detection using low-rank representation based semi-supervised extreme learning machine [J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2020, 11:55-69.
l Joint graph optimization and projection learning for dimensionality reduction [J]. Pattern Recognition, 2019, 92: 258-273.
授权发明专利
l 基于鲁棒性自适应图结构学习算法的人脸识别方法, CN 113326791 B.
l 基于深度稀疏自编码器集成的三阶段框架的青光眼诊断方法,CN 114266763 B.
l 一种基于多尺度多特征的目标图像跟踪方法, CN 113298851 B.
l 一种自适应加权局部约束稀疏编码方法, CN 110287997 B.
l 眼底图像分割模型训练方法、设备和青光眼辅助诊断系统. ZL202311188007.6.
l 无源域自适应眼底图像分割方法和设备, CN202410757675.4.
l 基于多尺度交叉融合注意力的眼底图像分割方法和设备, CN202411111147.8.
l 基于多尺度特征融合的医学图像分割方法和设备,CN202411400428.5.
主持科研项目
l 国家自然科学基金-面上项目（62571349）：大模型驱动的数据资源受限下医学图像分割方法研究（58万元，2026.01–2029.12，在研）
l 国家自然科学基金-青年项目（62102270）：面向缺失多模态影像数据的早期青光眼辅助诊断方法研究（30万元，2022.01–2024.12，结题）
l 中国博士后科学基金-面上项目（2019M661117）：面向眼底疾病诊断的多源异构医疗数据协同建模方法研究（8万元，2019.11–2021.12，结题）
l 辽宁省科技厅-自然科学基金面上项目：复杂多模态影像智能融合关键技术及其在眼科辅助诊断中的应用（8万元，2023.01–2024.12，结题）
l 辽宁省科技厅-指导计划项目（2019-ZD-0234）：基于眼底图像的青光眼疾病智能诊断方法研究（5万元，2019.11–2021.11，结题）
l 辽宁省教育厅“优青培育支撑”项目（JYT19040）：面向眼底疾病预测的多信息融合分析关键技术研究（15万元，2019.11–2021.11，结题）
l 辽宁省高校基本科研业务费（LJ212410143028）：基于多模态深度学习网络的眼底病精准辅助诊断方法研究（3万元，2024.05–2026.05，在研）
学生培养与成果
本科生代表
l 白伟琦（20级）：保研东北大学｜省级大创项目｜中科院 1区论文
l 王骁睿（21级）：直博同济大学｜国家奖学金｜省级大创项目｜中科院1区论文
l 宋书如（22级）：保研东北大学｜校级大创项目｜CCF C会议论文
l 史新嘉（22级）：保研中国农大｜国家级大创项目｜国赛二等奖2项
研究生代表
l 彭钰涵（20级）：研究生国家奖学金｜中科院 1区论文
l 纪鉴航（21级）：澳门城市大学读博｜研究生国家奖学金｜中科院 1区论文
l 王英源（22级）：电子科技大学读博｜研究生国家奖学金
l 关贵林（23级）：大连理工大学读博 | 研究生国家奖学金｜优硕培养项目
l 周磊（23级）：研究生国家奖学金
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