智慧健康与可视计算---学院科研团队
团队网址：www.scholat.com/team/iHAVC
负责人：龚永义
教师成员：高东发、李祺、郝天永、吴贺丰、黄红桃、巫小蓉
研究内容：
广东外语外贸大学智慧健康与可视计算团队是在原bat365官网登录入口图像处理研究所的基础上组建的。团队依托广东外语外贸大学bat365官网登录入口，致力于智慧健康与可视计算方面的学术和应用研究。团队共有4个研究方向：医学影像处理与分析、视频分析、医疗文本信息抽取与检索、智慧健康系统。其中第4个研究方向将基于前3个方向的研究成果。
1.医学影像处理与分析。主要研究点：图像分割、图像配准、图像缩放等；基于CT、MRI等医学影像数据，进行3D目标轮廓提取、多模态图像配准、图像缩放等研究工作。
2.视频分析。主要研究点：对视频图像中的目标进行检测、跟踪、识别；视频监控；行为理解。
3.医疗文本信息抽取与检索。主要研究点：临床试验指南实体概念、时间、数值表达式等抽取；临床试验指南文本的分类与聚类；特定疾病的知识库构建；面向特定疾病的问答系统等。
4.智慧健康系统。基于团队研究成果，搭建智慧健康服务平台。
部分成果：
[1]Integration of Points of Interest and Regions of Interest, Q. Li, Y. Gong. SIP 2014.
[2]A Content-Aware Scaling Methods for Stereoscopic Images. K. Li, Y. Gong, Q. Li, L. Jiang. ICDH 2014.
[3]Concave Region Partitioning with a Greedy Strategy on Imbalanced Points. Q. Li, Y. Gong, Y. Lu. ICDH 2014.
[4]2维至3维图像/视频转换的深度图提取方法综述.李可宏，姜灵敏，龚永义.中国图像图形学报. 2014.
[5]Visual Tracking via Clustering-based Patch Weighing and Masking, H. Yuan, H. Wu, D. Feng, Y. Gong. ICCSCT 2016.
[6]Detection of Imbalanced Vertices in 3D meshes. K. Feng, Q. Li, Y. Gong, J. Yang, S. Peng. ICDH 2016.
[7]A Shape Model for Contour Extraction of Drosophila Embryos. Q. Li, Y. Gong. BIBM 2016.
[8]Polyline-Driven Stop Sign Detection. Q. Li, Y. Gong. SIP 2016.
[9]Imbalanced Vertices Detection and Applications to Mesh Matching. J. Yang, K. Feng, Y. Gong, Q. Li, J. Li. IJCTE 2016
