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更新日期：2018年8月31日 姓 名 蔡宏民 性 别 男 出生年月 1979年4月 籍贯 民 族 政治面貌 最后学历 博士研究生 最后学位 技术职称 教授 导师类别 博、硕导 行政职务 Email hmcai@scut.edu.cn 工作单位 South China University of Technology 邮政编码 510006 通讯地址 High Education Mega City 单位电话 +8618665656677 个人简介 蔡宏民, 华南理工大学计算机学科学与技术学院教授，博士生导师，2014广东省优秀青年教师， 2016年科技部重点领域创新团队核心成员，2016广东省计算智能与网络空间信息重点实验室核心成员，全国系统生物学专业委员会委员，生物信息学与人工生命专业委员会委员，CCF生物信息学专业组委员会委员。2012年9月至今在华南理工大学任教，2016年9月破格晋升博士生导师，同年破格晋升教授。研究兴趣包括医学图像分析与理解和多源生物数据信息分析。作为访问研究人员在哈佛大学Center for Bioinformatics 实验室、宾夕法尼亚大学（UPenn） Section for Biomedical Analysis 实验室从事生物医学图像方面的研究。受邀访问香港浸会大学、日本京都大学等从事生物信息方面的合作研究。在国际顶级杂志及一流会议上发表论文40多篇。主持或完成国家自然科学基金三项，省部级项目十多项，累计获资助经费500+万元。 工作经历 2016 年 09月－至今                                              华南理工大学， 广州教授，博士生导师2012 年 03月－2016年09月                                     华南理工大学， 广州副教授，先上岗教授2013 年 06 月－2013年09月            Institute of Chemical Research，京都大学，日本 访问教授2008 年 09 月－2012年03月                                中山大学 信息科学与技术学院， 广州，中国讲师、硕士导师2003 年 09 月－ 2007 年 12 月                  香港大学数学系, 香港 助教2006 年 06 月－2006 年 12 月                             Section for Biomedical Image Analysis, 宾州大学(UPenn),  美国访问学者2005 年 04 月- 2005 年 10月         Center for Bioinformatics, 哈佛大学， 美国    研究员 教育经历 2003 年 09 月 – 2007  年 09 月       香港大学, 香港理学博士 应用数学       导师: Prof. S.P. Yung2001 年 09 月 – 2003年 07 月 哈尔滨工业大学（哈工大）, 中国理学硕士 应用数学       导师: 吴从炘教授1997 年 09 月 – 2001年 07 月 哈尔滨工业大学（哈工大）, 中国理学学士 信息与计算科学 获奖、荣誉称号 2014年度 广东省优秀青年教师2014年9月 华南理工大学校级重点培养人才2016年9月 破格晋升博士生导师2017年1月 破格晋升教授2016科技部创新人才推进计划重点领域创新团队核心成员2016广东省计算智能与网络空间信息重点实验室核心成员2015年度广东省计算机学会科学技术奖一等奖（参与）2015-2016年度本科教学优秀二等奖2016-2017年度青年教师本科教学三等奖2016“风云际会”云计算大会精锐奖2016届华南理工大学优秀硕士指导教师2015届华南理工大学计算机学院优秀硕士指导教师 社会、学会及学术兼职 审稿人： IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Medical Image, Medical Image Analysis, Computerized Medical Imaging and Graphics, NeuroComputing, IEEE Trans.  Cybernetics, BMC Bioinformatics, Journal of Visual Communication and Image Representation.专业任职： PC member of ICDKE 2012, Co-chair of DANTH 2013(PAKDD)  副编辑(Associate Editor) Journal of Bioinformatics Research Studies全国系统生物学专业委员会委员 全国生物信息学与人工生命专业委员会委员全国CCF生物信息学专业组委员会委员 研究领域  人工智能和模式识别理论 生物医学图像的分析  生物医学信息挖掘 生物医学表型和多组学整合分析 肿瘤基金组学大数据分析 科研项目 主持基金                                                                                                                                                                项目来源：国家自然科学基金 青年基金，信息科学部 （已结题）项目名称：面向生物医学微型图像质量增强的扩散方程理论研究资助金额：22万项目来源：教育部  高校基本科研业务费 青年教师培育项目（已结题）项目名称：生物医学图像的自动分析理论和算法资助金额：15万项目来源：广东省科技计划项目名称：肿瘤测序大数据的结构性变异分析方法与计算平台建设资助金额：30万项目来源：教育部  高校基本科研业务费中山大学重大项目培育和新兴、交叉学科资助计划（已结题）项目名称：肿瘤分子影像基础研究资助金额：45万（承担子课题）项目来源：华大-华工创新基金项目（已结题）项目名称：基于隐马尔科夫模型的Exome水平下CNV检测算法和系统实现资助金额：46万 项目来源：国家自然科学基金 面上项目，信息科学部 （2013年立项）项目名称：基于分数阶导数的快速图像恢复理论及其在生物医学图像中的应用资助金额：76万项目来源：教育部  高校基本科研业务费华南理工大学自然科学面上项目（已结题）项目名称：基于分数阶导数的快速图像恢复理论及其在生物医学图像中的应用资助金额：10万 项目来源：教育部  高校基本科研业务费华南理工大学自然科学重点面上项目（61372141）项目名称：面向肿瘤单细胞测序数据的结构性变异分析理论和应用资助金额：15万 项目来源：国家自然科学基金 面上项目，信息科学部 （61771007）项目名称：面向多源异构海量生物信息大数据的局部公共模式发现理论和应用资助金额：50万项目来源：广州市民生科技攻关计划项目项目名称：鼻咽癌大数据云端诊疗分析系统资助金额：200万参与基金                                                                                                                                                                          项目来源：广东省科技发展专项资金（前沿于关键技术创新方向-重大科技专项）（703040078088）项目名称：鼻咽癌多组数据整合技术体系的建立及临床应用负责人：陈明远资助金额：300万 发表论文 期刊论文： 1. Cai H, Xu X, Lu J, Lichtman J, Yung SP, and Wong STC,  "Repulsive snake model segments and tracks neurons in 3D microscopy image stacks", NeuroImage, vol. 32, issue 4, pp.1608-1620, 2006. (影响因子5.288).2. Verma R, Zacharaki E, Ou Y, Cai H, and Davatzikos C, " Multiparametric tissue characterization of brain neoplasms and their recurrence using pattern classification of MR images", Academic Radiology, vol. 15, issue 8, pp.966-77,2008 (Impact factor 2.094).  (影响因子  1.78).3. Cai H,  Xu X,  Lu J, Lichtman J, Yung SP, and Wong STC," Using nonlinear diffusion and mean shift to detect and connect cross-sections of axons in 3D optical microscopy images",  Medical Image Analysis, vol. 12, issue 6, pp. 666-675, 2008. (影响因子3.505).4. Cai H, Cui C, Tian H, Li L, "A Novel Approach to Segment and Classify Regional Lymph Nodes on Computed Tomography Images," Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, 145926（影响因子0.682）5. Wan, Xiang-Bo, Zhao, Yan, Fan, Xin-Juan, Cai, Hong-Min#, Zhang, Yan, Chen, Ming-Yuan, “Molecular Prognostic Prediction for Locally Advanced Nasopharyngeal Carcinoma by Support Vector Machine Integrated Approach”，Plos One, 7(3) : e31989, 2012/3/9. （影响因子4.411, 并列第一）6. Cui C, Cai H*, Tian H, Lai J, Li L, " Quantitative Analysis and Prediction of Lymph Node Status in Rectal Cancer Based on Computed Tomography Imaging", European Radiology , vol. 21(11),  pp.2318-2325, 2011. (影响因子3.64, JCR3区)7. 崔春艳, 李立, 蔡宏民, 田海英, 刘立志, 张敏，直肠癌肠旁淋巴结CT图像相关影像学参数定量化分析，中国CT和MRI杂志, 04期, pp 35-38, 2011.(并列第一)8. Weifeng Su, Hejun Wu, Yafei Li, Jing Zhao, Fred Lochovsky, Hongmin Cai, and Tianqiang Huang. “Understanding Query Interfaces by Statistical Parsing.” ACM Transaction on Web (TWeb),  2013, 7(2):8 (影响因子0.87)9. Hongmin Cai, Yanxia Peng, CaiwenOu,Minsheng Chen and Li Li, “Diagnosis of breast masses from dynamic contrast-enhanced and diffusion-weighted MR: a machine learning approach”, PLOS ONE, 2014, 9(1): e87387,DOI: 10.1371/journal.pone.0087387 (影响因子3.73，JCR3区)10. Hongmin Cai, Zhong Yan, Weiming Xia, and Xiaoyin Xu, “A new iterative tri-class thresholding technique in image segmentation”, IEEE Transaction on Image Processing, 2014, 23(3), 1038-1046(影响因子3.199，JCR 2区，下载前25%的明星论文)11. Hongmin Cai, Peiying Ruan , Michael Ng,and Tatsuya Akutsu,“Feature weight estimation for gene selection: a local hyper linear learning approach”, BMC Bioinformatics, 2014, 15:70DOI: 10.1186/1471-2105-15-70 (影响因子3.02, JCR 3区) 12. Xiaoping Cheng, Hongmin Cai*, Ping He,Yue Zhang and Runtiao Tian, “Combination of effective machine learning techniques and chemometric analysis for evaluation of Bupleuri Radix through high-performance thin-layer chromatography”，Anal. Methods, 2013,5:6325-6330(影响因子1.292，JCR4区) 13. Hongmin Cai, Lizhi Liu, Yanxia Peng, Yaopan Wu, and Li Li, “Diagnostic assessment by dynamic contrast-enhanced and diffusion-weighted MR in differentiation of breast lesions under different imaging protocols”, BMC Cancer,  2014, 14:366 DOI: 10.1186/1471-2407-14-366  (影响因子3.33，JCR2区)14. Haiying Tian, Hongmin Cai, Jianhuang Lai, “A Novel Impulse Noise Removal System Based on Robust Diffusion Tensor”, Neurocomputing, 133(10),  2014, 222–230. (影响因子2.39，JCR2区)15. Xiaoping Chen, Hongmin Cai*, et al.,” Optimal combination of feature selection and classification via local hyperplane based learning strategy”, BMC Bioinformatics, , 16:219,  2015 (影响因子3.02, JCR 3区)16. Rou Jiang, Mingyuan Chen, et al., Hongmin Cai£, “Development of a Ten-Signature Classifier using a Support Vector Machine Integrated Approach to Subdivide the M1 stage into M1a and M1b stages of Nasopharyngeal Carcinoma with Synchronous Metastases to Better Predict Patients' Survival”, Oncotarget 19;7(3):3645-3657  (影响因子5.008, JCR 1区) 17. Jinhua Wang, Xi Yang, Hongmin Cai£,,,Wanchang Tan,Cangzheng Jin,Li Li, “Discrimination of Breast Cancer with Microcalcifications on Mammography by Deep Learning”, Scientific Reports, 6:27327 (2016) (影响因子5.228, JCR 2区)18. Changsheng Zhang, Hongmin Cai*, et al., “nbCNV: a multi-constrained optimization model for discovering copy number variants in single-cell sequencing data”, BMC Bioinformatics, 17:384, 2016   (影响因子3.02, JCR 3区)19. Bo Xu, Zhang Changsheng, Xi Yang, and Hongmin Cai*，“Copy Number Variants Calling for Single Cell Sequencing Data by Multi-constrained Optimization”, Comput Biol Chem, 2016 Aug, 63:15-20. (影响因子1.014, JCR 4区)20. Xi Yang, Guoqiang Han, Yan Song, Hongmin Cai*，“Recovering hidden diagonal structures via non-negative matrix factorization with multiple constraints”, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2017:1-10. (影响因子1.955, JCR 3区)21. Hongmin Cai, Peihua Chen, etc.，“WaveDec: A Wavelet Approach to Identify Both Shared and Individual Patterns of Copy-Number Variations”, IEEE Trans. Biomedical Engineering, 2017. (影响因子3.577, JCR 2区)22. Zhuohui Wei, Chang Shu, Changsheng Zhang, Jingying Huang, Hongmin Cai*, “A short review of variants calling for single-cell-sequencing data with applications”, The International Journal of Biochemistry & Cell Biology, Volume 92, 2017, Pages 218-22623. Jiulun Cai, Hongmin Cai*, Jiazhou Chen, Yang, X.“ "Many-to-Many" Relationships Between  Gene-Expression Data and Drug-Response Data Via Sparse Binary Matching”, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2018:1-10. (影响因子1.955, JCR 3区)24. Jiulun Cai, Jiazhou Chen, Hong Peng, Guoqiang Han, Hongmin Cai*, Jiulun Cai, “HOGMMNC: A higher order graph matching with multiple network constraints model for gene-drug regulatory modules identification”,  Bioinformatics,  bty662, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty662. (影响因子5.481 1区)25. Xi Yang, Guoqiang Han, Hongmin Cai*, “Finding correlated patterns via high-order matching for multiple sourced biological data”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering,  doi: 10.1109/TBME.2018.2866266会议论文：1. Cai H, Xu X, Lu J, Lichtman J, Yung SP, and Wong STC,  "Segment and Track Neurons in 3D by Repulsive Snake Method", Proceedings of the 2005 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp. 529-531, Hong Kong, P.R. China, 2005.12.13-12.162. Cai H, Xu X, Lu J, Lichtman J, Yung SP, and Wong STC, "Use mean shift to track neuronal axons in 3D", Life Science Systems and Applications Workshop, IEEE/NLM, pp. 1-2, Bethesda, MD, USA, 2006.7.13-7.143. Cai H, Verma R, Ou Y, Lee S, Melhem E.R, and Davatzikos C, "Probabilistic Segmentation of Brain Tumor on Multi-modaility MRI", Proc International Symposium of Biomedical Imaging ISBI 2007, pp:600 – 603, Washington D.C., USA, 2007.4.12-4.164. Chen J, Xu X, Cai H, Miller L, and Wong STC,  "A new snake algorithm to track neuronal structure in microscopy image", Proceedings of the 2005 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp. 537-541, Hong Kong, P.R. China,5. Cai H, Xu X, Lu J, Lichtman J, Yung SP, and Wong STC, "Shape-constrained repulsive snake method to segment and track neurons in 3D microscopy images", Proc International Symposium of Biomedical Imaging ISBI 2006, pp. 538-541, Arlington, VA, USA, 2006.4.6-4.96. Zhang Y, Xu X, Cai H, Yung SP, and Wong STC, "New Nonlinear Diffusion Method to Improve Image Quality", IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2007, San Antonio, Texas, USA, 2007.9.16-9.197. H. Y Tian, Cai H*, Cui C, Lai J, Li L “Quality enhancement with adaptive edge preservation for lymph nodal images”, AIP Conference Proceedings, 2011 International Symposium on Computational Models for Life Sciences, Vol.1371(1), pp. 341-342, Toyama, Japan, 2011.10.11-10.13 8. H. Y Tian, Cai H*, Lai J, “Improved Partial Differential Equation-based Method to Remove Noise in Image enhancement”, WIAMIS 2011: 12th International Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services, Delft, The Netherlands, 2011.4.13-4.15 （口头报告）9. 田海英，蔡宏民*，赖剑煌，边缘检测新算子及其在去噪方面的应用，《第十五届全国图象图形学学术会议论文集》，2010，中国广州，2010.12.10-12.1110. H.Y Tian, Cai H*, Lai J, X.Y Xu, “Image noise removal based on a new edge indicator”, ICIP 2011, Brussels, Belgium, 2011.9.11-9.1411. Cai H，“Improvements over adaptive local hyperplane to achieve better classification”，ICDM 2011, Vancouver, Canada, 2011.12.11-12.14（口头报告）12. Cai H，Michale Ng,“Feature selection by RELIEF through local hyperplane approximation”,  PAKDD 2012, , Kuala Lumpur, Malaysia, 2012.5.29-6.113. Cai H，Michale Ng,“Optimal combination of feature weight learning and classification based on local approximation”,  ICDKE 2012, Wuyishan, P.R. China, 2012.11.21-11.2314. Chen P, Huang W, Shao W, Hongmin Cai*, “Discrimination of recurrent CNVs from individual ones from multisample aCGH by jointly constrained minimization”, ACM BCB 2015, Atlanta, the United States (U.S.), 2015.9.9-9.1215. Li Tengpeng, Zhang Changsheng, Bo Xu, Li Fuqiang, and Cai Hongmin*，“MALBACsim: a Multiple Annealing and Looping Based Amplification Cycles Simulator”, BIBM  2015 Washington D.C., the United States (U.S.), 2015.11.9-11.1216. Bo Xu, Zhang Changsheng, Xi Yang, and Cai Hongmin*，“Copy Number Variants Calling for Single Cell Sequencing Data by Multi-constrained Optimization”, APBC  2016, San Francisco, the United States (U.S.), 2016.1.11-1.1317. Weihen Huang, Hongmin Cai*, et. Al., “MDAGenera: An Efficient and Accurate Simulator for Multiple Displacement Amplification”, ICIC 2016, Lanzhou, P.R. China, 2016.8.2-8.518. Changsheng Zhang, Hongmin Cai *, et. Al., “Multi-norm Constrained Optimization Methods for Calling Copy Number Variants Calling in Single Cell Sequencing Data”, BIBM  2016, Shenzhen, P.R. China, 2016.12.15-12.1819. Jiulun Cai,  Hongmin Cai *, Jiazhou Chen,  Xi Yang, “Laplacian Regularized Binary Matching Model for Identifying Potential Gene-drug Relationships”, IEEE SCM 2018 出版专著和教材 Cai Hongmin, Quality enhancement and segmentation for biomedical images, LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011 教学活动 本科全英课程：离散数学研究生全英课程：最优化高级计算（凸优化） 指导学生情况 2012级研究生一名，该生在医学图像领域中发表两篇期刊论文，且获得一次国家奖学金，和一次“安居宝科研奖”，华南理工大学校级优秀硕士，先就职于华为技术有限公司。2013级研究生一名，发表杂志论文一篇，会议论文一篇，并参与发表四篇论文，在校期间获得两次校级一等奖学金，一次“安居宝科研奖”，先就职于深圳证券交易所。2014级研究生两名，发表期刊论文两篇，会议论文二篇。获得一次国家奖学金，一次校级二等奖学金。先就职于华为技术有限公司和网易游戏；2015级研究生四名，发表期刊论文两篇，会议论文三篇，就职于中邮基金、小米、腾讯和鹏华基金；2015级博士一名，发表杂志论文三篇，先就职于广东中医药大学。 我的团队 我实验室设施先进，研究氛围浓厚，学生补助奖励优厚。热烈欢迎优秀学生报考我实验室硕士、博士研究生，招生要求：1 有较好的数学功底和逻辑能力，有最优化课程、数值分析课程或研究经验为佳；2英文读写听能力优秀，有相关证明材料（CET 6，TOEFL，GRE等）；3 计算机、生物、数学、或医学工程专业背景；4 品格端正，身体健康，思维开阔；5 有研究论文发表者优先实验室网站：http://scutbioinformatics.cn/邮件： hmcai at scut.edu.cn