电子科技大学计算机科学与工程学院导师介绍：文泉

►个人简介
文泉，副教授
►联系方式
邮箱：qwuta@163.com
►教育背景
1990-1994：四川大学原子核科学与技术研究所(720)自动控制本科
1994-1997：四川大学计算中心计算机应用硕士 (Sichuan University,MS in Computer Application )
2003-2008：美国德克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程博士 (University of Texas at Arlington,Ph.D. in Computer Science and Engineering)
2008-2009：美国伯克利实验室生命科学部博士后 (Berkeley Lab Life Sciences Division,Postdoc)
►科研方向
图像处理，模式识别，机器学习，大数据处理
►研究项目
2011.01-2013.12：国家自然科学基金面上项目 (National Natural Science Foundation Supported)，项目负责人
2010.05-2013.05：电子科技大学计算机科学与工程学院杰出人才培育计划资助，项目负责人
电子科技大学科研启动基金，项目负责人
2009.08-2012.08：电子科技大学计算机科学与工程学院科研启动基金，项目负责人
2009-现在：电子科技大学计算机科学与工程学院副教授。主要研究领域为医学和生物医学图像信息，包括：基于皮肤镜的黑色素瘤自动诊断研究，基于虚拟切片的实体肿瘤自动诊断研究，基于切片的病理组织自动分析研究，基于显微镜图像的生物医学研究等，涉及病理切片、CT、MRI、PET、LSCM等图像和视频处理，以及相关的数据挖掘，模式识别，机器学习理论。
2008-2009：美国伯克利国家实验室生命科学部博士后（Berkeley National Laboratory Life Science Division,Postdoc)。研究基于图像技术的基因型/表现型(Genotype/Phenotype)关系,生物医学图像处理,生物信息处理,图像处理,模式识别,机器学习参与科研项目:
(1)由核酸识体揭示的基因表达(美国能源部支持)(GRABIT: Gene expression Revealed by Aptamer,Supported by Department of Energy)
(2)癌症基因组图谱(美国国立卫生研究院支持)(The Cancer Genome Atlas，Supported by National Institutes of Health)
2003-2008：德克萨斯大学阿灵顿分校，生物计算与视觉实验室 ,博士（University of Texas at Arlington,Biocomputing and Vision Lab,Ph.D.). 研究生物医学图像信息，图像处理,模式识别。参与科研项目:
(1)用于细胞运动研究的4维亚细胞结构的跟踪与建模(美国国家科学基金) (Four-Dimensional Subcellular Structure Tracking and Modeling for Cell Dynamics Study ,supported by National Science Foundation）
(2)用于整容手术的计算机人体血管三维构造的研究 (3D blood vessel reconstruction for plastic surgery)
(3)视频检索和分析，包括镜头检测(Shot Detection)、视频摘要(Video Abstraction）、异常行为检测(Abnormal Detection)等
►论文列表
[1] M. E. Celebi,S. Hwang,Q. Wen,Colour quantisation using the adaptive distributing units algorithm,The Imaging Science Journal,vol. 62,no. 2,pp. 80-91,Feb. 2014. (SCI-E)
[2] M. E. Celebi,Q. Wen,S. Hwang,H. Iyatomi,and G. Schaefer,Lesion Border Detection in Dermoscopy Images Using Ensembles of Thresholding Methods,Skin Research and Technology,vol. 19,no. 1,pp. e252#xfffd;Ce258,2013. (SCI-E)
[3] Q. Wen and M. E. Celebi,Hard Versus Fuzzy C-Means Clustering for Color Quantization,EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,vol. 2011,no. 1,p. 118,Nov. 25,2011. (SCI-E)
[4] Q. Wen,D. Ming,J. Chen,and W. Liu,A superpixel based post-processing approach for segmenting dermoscopy images,in 2013 IEEE International Conference on Advanced Computational Intelligence,Oct. 19-21 2013,pp. 155#xfffd;C158.
[5] D. Ming,Q. Wen,J. Chen,and W. Liu,A generalized fusion approach for segmenting dermoscopy images using Markov random field,in 2013 IEEE International Congress on Image and Signal Processing,Dec. 16-18 2013,pp. 533#xfffd;C537.
[6] Q. Wen,D. Ming,J. Chen,and W. Liu,A novel fusion approach for segmenting dermoscopy images based on region consistency,in 2013 IEEE International Conference on Computational Problem-Solving,Oct. 27-28 2013.
[7] Q. Wen,J. Chen,and W. Liu,Biologically inspired classification of microvessel histopathology via sparse coding,in 2013 IEEE International Conference on Advanced Computational Intelligence,Oct. 19-21 2013,pp. 114#xfffd;C118.
[8] Q. Wen,J. Chen,and W. Liu,A predictive coding approach on microvessel identification via single-opponent signal,in 2013 IEEE International Congress on Image and Signal Processing,Dec. 16-18 2013,pp. 1530#xfffd;C1534.
[9] M. E. Celebi and Q. Wen,Variance-cut: A fast color quantization method based on hierarchical clustering,in 2013 IEEE International Conference on Electronics,Computer and Computation,Nov. 7-9 2013,pp. 103#xfffd;C106.
[10] Q. Wen,J. Chen,and W. Liu,Quantitative analysis on mobility behaviors of fluorescent marker proteins using graph model,in 2013 IEEE International Congress on Image and Signal Processing,Dec. 16-18 2013,pp. 670#xfffd;C674.
[11] Q. Wen,W. Qu,J. Chen,and M. Mete,A novel method for counting subcellular structures labeled by green fluorescent protein,in 2012 3rd IEEE International Conference on Computational Problem-Solving,Oct. 19-21 2012,pp. 500#xfffd;C503.

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