个人简介

个人介绍

教授，博士生导师，国家自然科学基金委优秀青年科学基金（海外）获得者。长期从事医学人工智能、联邦学习、多模态理解、多媒体分析等领域的研究。

教育经历

2009至2013，武汉大学，电子信息，学士

2013至2016，武汉大学，通信与信息系统，硕士

2016至2019，香港浸会大学，计算机科学，博士

2018至2018，哥伦比亚大学，计算机科学，访问学者

工作经历

2020.12至今，武汉大学，计算机学院，教授

2019.09至2020.11，阿联酋，起源人工智能研究院，研究科学家

荣誉奖励

2023 ACM-武汉新星奖

2022 百度AI华人青年学者

2021 国家自然科学基金委海外优青

2021 湖北省百人计划创新人才

2021 第六届中国科协青年托举人才

2021 国际计算机视觉顶会 ICCV 2021 无人机特定行人检索赛道冠军

2016-19 香港政府博士奖学金（Hong Kong PhD Fellowship）

2015 谷歌优秀奖学金（Google Excellence Scholarship）

社会服务

担任国际SCI期刊CAAI TRIT, Journal of Electronic Imaging编委；

担任计算机视觉顶级会议CVPR 2024、ECCV2024领域主席、多媒体领域顶级会议ACM MM 2023、ACM MM2024领域主席、人工智能顶级会议IJCAI 分会主席；

执教课程

2023，人工智能引论（本科）

科研领域

叶茫教授长期致力于多模态理解、异构联邦学习以及医学人工智能应用等领域的研究：

在多模态理解方面，构建了实际场景下的大规模情感意图理解多模态数据集，搭建了面向情感意图理解的基础模型以及多模态目标检索的基础模型；

在数据隐私保护方面，研究面向多方协作学习时隐私保护的异构联邦学习技术，实现医疗数据隐私化处理，提升协同学习的数据安全性。搭建了全面向异构联邦学习的框架和方法基准；

在医学人工智能方面，研究大模型驱动的缺失数据补全和虚拟数据生成技术，在肿瘤图像分割和医学健康预测等任务上取得了良好的性能。现主要关注多模态大模型在精神疾病、眼科疾病诊断等领域的应用。

研究成果发表在IEEE TPAMI、IEEE TIFS、IEEE TMI、IEEE TNNLS、IEEE TCYB、ACM CSUR等国际期刊以及CVPR、ICCV、AAAI、NeurIPS、IJCAI等人工智能顶级会议。

代表性论文

1. Mang Ye^#*, Zesen Wu, Cuiqun Chen, Bo Du. “Channel Augmentation for Visible-Infrared Re-Identification”, IEEE TPAMI, 2023. IF =23.6.

2. Cuiqun Chen^#, Mang Ye*, Meibin Qi, Bo Du. “SketchTrans: Disentangled Prototype Learning with Transformer for Sketch-Photo Recognition”, IEEE TPAMI, 2023. IF =23.6.

3. Wenke Huang^#, Mang Ye*, Zekun Shi, Bo Du. “Generalizable Heterogeneous Federated Cross-Correlation and Instance Similarity Learning”, IEEE TPAMI, 2023. IF =23.6.

4. Mang Ye^#, Jianbing Shen, Gaojie Lin, Tao Xiang, Ling Shao, Steven C. H. Hoi. “Deep Learning for Person Reidentification: A Survey and Outlook”, IEEE TPAMI, 2021 IF =23.6.

5. Mang Ye^#, Jianbing Shen, Xu Zhang, Pong C. Yuen, Shih-Fu Chang. “Augmentation Invariant and Instance Spreading Feature for Softmax Embedding”, IEEE TPAMI, 2020. IF =23.6.

6. Qingxiong Tan, Mang Ye, Andy Jinhua Ma, Baoyao Yang, Terry Cheuk-Fung Yip, Grace Lai-Hung Wong, and Pong C. Yuen, "Explainable Uncertainty-Aware Convolutional Recurrent Neural Network for Irregular Medical Time Series," IEEE TNNLS, 2020. IF=10.4.

7. Qingxiong Tan#, Mang Ye#, Andy Jinhua Ma, Terry Cheuk-Fung Yip, Grace Lai-Hung Wong, and Pong C. Yuen, "Importance-Aware Personalized Learning for Early Risk Prediction Using Static and Dynamic Health Data," JAMIA,, 2021. IF=6.4

8. Qingxiong Tan, Mang Ye*, Grace Lai-Hung Wong, and Pong C. Yuen, "Cooperative Joint Attentive Network for Patient Outcome Prediction on Irregular Multi-Rate Multivariate Health Data," In IJCAI, pp. 1586-1592, 2021. Top-tier AI Conference

9. Qingxiong Tan, Mang Ye, Baoyao Yang, Siqi Liu, Andy Jinhua Ma, Terry Cheuk-Fung Yip, Grace Lai-Hung Wong, and Pong C. Yuen, "DATA-GRU: Dual-Attention Time-Aware Gated Recurrent Unit for Irregular Multivariate Time Series," In AAAI, pp. 930-937, 2020. Top-tier AI Conference

10. Baoyao Yang, Mang Ye, Qingxiong Tan, and Pong C. Yuen, "Cross-Domain MissingnessAware Time-Series Adaptation with Similarity Distillation in Medical Applications," In IEEE TCYB, 2020. IF= 11.8.

11. Fei Lyu, Mang Ye, Jonathan Frederik Carlsen, Kenny Erleben, Sune Darkner, Pong C Yuen. Pseudo-label guided image synthesis for semi-supervised covid-19 pneumonia infection segmentation. IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022. IF=10.6.

12. Fei Lyu, Mang Ye, Andy J. Ma, Terry Cheuk-Fung Yip, Grace Lai-Hung Wong, Pong C. Yuen. Learning from synthetic ct images via test-time training for liver tumor segmentation, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2022. IF=10.6.

实验室简介

课题组网站：https://marswhu.github.io/