孔佑勇

发布者:孔佑勇发布时间:2019-01-05浏览次数:23909



个人照片

孔佑勇,博士,东南大学计算机学院 副教授,博士生导师。2008年和2011年在东南大学软件学院、计算机学院获得学士、硕士,2014年在香港中文大学获得博士,同年进入东南大学计算机学院工作。依托东南大学影像科学技术实验室(1986年成立)、中法生物医学信息研究中心(2006年)与江苏省医学信息处理国合实验室(2021年),持续致力于人工智能交叉研究,合作医院包括香港威尔斯亲王医院、东南大学附属中大医院、江苏省人民医院、山东肿瘤医院等。

研究兴趣 : 图神经网络、图像处理、脑科学

电子邮件 : kongyouyong艾特seu点educn

科研项目

[1]阿里巴巴创新计划(AIR),基于多源数据和小样本学习的XXX预测关键技术研究,主持

[2]国家自然科学基金31800825 融合多模态脑成像的群组及个性化丘脑核团分区研究主持

[3]国家自然科学基金31640028 基于静息态功能磁共振成像的大脑功能分区研究,主持

[4]教育部产学合作协同育人项目基于案例的《数据结构》课程建设主持

[5]江苏省社发重点项目,BE2019748,基于影像蛋白组学的抑郁症客观诊断及早期疗效预测平台的建设,课题负责人

[6]江苏省自然科学基金BK20150650 基于功能连接构建大脑功能分区关键技术研究主持

[7]江苏省双创博士创新计划主持

代表论文

期刊论文

[1]Kong Y(*),  Niu S, Gao H, Yue Y,  Shu H, Xie C, Zhang Z, Yuan Y(*). Multi-Stage Graph Fusion Networks for Major Depressive Disorder Diagnosis. IEEE Transactions on Affective Computing. 2022, doi: 10.1109/TAFFC.2022.3205652.

[2]Kong Y(*),  Gao S, Yue Y, Hou Z, Shu H, Xie C, Zhang Z, Yuan Y(*). Spatio-Temporal Graph Convolutional Network for Diagnosis and Treatment Response Prediction of Major Depressive Disorder from Functional Connectivity. Human Brain Mapping. 2021, 42(12):3922-3933.

[3]Bao F, Deng Y, Kong Y, Ren Z, Suo J, Dai Q. Learning Deep Landmarks for Imbalanced Classification. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2020,31(8):2691-2704.

[4] Kong Y(*),  Wu J, Yang G, Zuo Y, Shu Hu, JL Coatrieux. Iterative Spatial Fuzzy Clustering for 3D Brain Magnetic Resonance Image Supervoxel Segmentation. Journal of Neuroscience Methods. 2019. 311:17-27.

[5]Hou Z(#), Kong Y(#),  He X, Yin Y, Zhang Y, Yuan Y(*). Increased Temporal Variability of Striatum Region Facilitating the Early Antidepressant Response in Patients with Major Depressive Disorder. Progress in Neuropsychopharmacology & Biological Psychiatry. 2018, 85:39-45.

[6]Deng Y, Ren Z, Kong Y, Bao F, Dai Q. A Hierarchical Fused Fuzzy Deep Neural Network for Data Classification. IEEE Transactions on Fuzzy Systems.2017,25(4):1006-1012.

[7]Deng Y, Bao F, Kong Y, Ren Z, Dai Q. Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2017, 28(3):653-664.

[8]Kong Y(*), Deng Y, Dai Q. Discriminative Clustering and Feature Selection for Brain MRI Segmentation. IEEE Signal Processing Letters, 2015, 22(5):573-577.

[9]Deng Y, Kong Y, Bao F, Dai Q. Sparse Coding Inspired Optimal Trading System for HFT Industry. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2015, 11(2): 467-475.

[10]Kong Y, Wang D, Shi L, Hui S, Deng M, Chu W, Cheng J. Variation in anisotropy and diffusivity along medulla oblongata and the whole spinal cord in adolescent idiopathic scoliosis: A pilot study using diffusion tensor imaging. American Journal of Neuroradiology. 2014, 35(8):1621-1627.


会议论文

[1] Zhang K, Pu X, Li J, Wu J, Shu H, Kong Y(*). Hierarchical Diffusion Scattering Graph Neural Network.International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2022. (CCF A)

[2] Wang W, Kong Y(*),  Hou Z, Yang C, Yuan Y. Spatio-Temporal Attention Graph Convolution Network for Functional Connectome Classification. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2022. (语音与信号处理顶级会议, CCF B)

[3] Yuan X, Wang W, Kong Y(*),  Wu J, Yang G, Shu H. Temporal Cross-Graph Network for Brain Functional Activity Prediction. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing(ICASSP), 2022. (语音与信号处理顶级会议, CCF B)

[4] Sun J, Zhang K, Niu S, Zhang Y, Kong Y(*). Feature Space Message Passing Network for Medical Image Semantic Segmentation. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing(ICASSP), 2022. (语音与信号处理顶级会议, CCF B)

[5] Niu S, Sun J, Kong Y(*), Shu H. GCN2Caps: Graph Convolutional Network to Capsule Network For Wide-field Robust Graph Learning. International Conference on Pattern Recognition , 2022. (CCF 会议)

[6] Li J, Zhang K, Pu X, Kong Y(*). Graph Attention Mixup Transformer for Graph Classification. International Conference on Neural Information Processing, 2022. (CCF 会议)

[7] Zhang K, Wu F, Sun J, Yang G, Shu H, Kong Y(*). Iterative Seeded Region Growing for Brain Tissue Segmentation. IEEE International Conference on Image Processing, 2022. (CCF 会议)

[8] Sun J, Zhang Y, Zhu J, Wu J, Kong Y(*). Semi-Supervised Medical Image Semantic Segmentation with Multi-scale Graph Cut Loss. IEEE International Conference on Image Processing, 2021:624-628. (CCF 会议)


学生培养

以学生为首位,尊重和关心学生,了解学生特点,发现学生闪光点,培养学生成为具有家国情怀的人才。

每周课题进展讨论与热点论文分享讨论,为学生课题开展建立良好的学术平台、营造浓厚的学术氛围、制定合理的目标和计划。

欢迎优秀学生加入我们课题组,共同成长!


本科生创新计划:

欢迎计算机大类、吴健雄学院(未来学院)优秀学生加入课题组开展创新计划研究。

硕士招生:

欢迎2023级优秀学生(计算机、软件、人工智能、电子信息,苏州蒙纳士联合研究生院)。

博士招生:

欢迎优秀本科直博生、硕士生提前联系。


毕业生去向:

2023届硕士:李嘉兴(蚂蚁算法)、王文涵(字节算法)、牛舒怡(蚂蚁算法)、张可(字节算法)、浦新言(携程算法)、李凡(TPLINK)

2022届硕士:孙君校(华为诺亚方舟实验室)、袁歆雨(微软上海)、宋涛(北京市大数据中心)、周钰雯(Intel)、孙子琦(腾讯深圳)

2021届硕士:高舒雯(网易)、高和仁(字节跳动)、孙磊(小红书)

2020届硕士:吴飞(华为南研院)、李艺飞(金仕达)

2019届硕士:吴颖真(中国人民银行华东分行)、任洲甫(华为诺亚方舟实验室)、熊子瑾(上海银联)


教学


面向对象程序设计

面向计算机大类本科生的专业基础课程。主要讲授程序设计基础、类与对象、继承、多态、模板、异常处理。