廖苗，博士，副教授，入选湖南省普通高校青年骨干教师培养对象，湖南科技大学高层次人才计划青年创新人才。主要研究领域为深度学习、图像处理、模式识别等。主持国家级、省部级等科研项目7项，以第一或通讯作者发表论文20余篇、以第一发明人申请国家发明专利20余项。担任人工智能、图像处理领域顶级期刊ESWA、IEEE JBHI等多家SCI期刊审稿人，担任ICIVIS 2023、MVIPIT 2023等多个国际学术会议技术主席。

一、主持的科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目，肝癌调强放疗自动计划关键技术研究(62272161)，主持，2023.01~2026.12.

2. 横向项目，单光子发射型计算机断层扫描仪图像算法及软件开发子项目，主持，2023.10~2024.10.

3. 国家自然科学基金青年项目，计算机辅助肝脏肿瘤负荷分析的关键技术研究(61702179)，主持，2018.01~2020.12.

4. 湖南省自然科学基金青年项目，基于4D图割的腹部CT序列图像肝脏自动鲁棒分割方法研究(2017JJ3091)，主持，2017.01-2019.12.

5. 湖南省自然科学基金面上项目，面向多时相CT图像的肝脏及肿瘤快速鲁棒自动分割方法研究(2021JJ30275)，主持，2021.01~2023.12.

6. 中国博士后基金面上项目，面向多期CT图像的肝脏肿瘤计算机辅助诊断研究(2018M632994)，主持，2018.01~2020.12.

7. 湖南省教育厅优秀青年项目，基于机器学习的肝脏肿瘤计算机辅助诊断关键技术研究(20B239)，主持，2020.10-2023.09.

   二、发表的主要研究论文

8. An unsupervised image dehazing method using patch-line and fuzzy clustering-line priors[J]. IEEE Transactions on Fuzzy System, 2024. (中科院1区 Top期刊，第一作者, 已录用)

9. Pulmonary nodule detection from 3D CT image with a two-stage network[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2023, 3028869. (中科院2区, 第一作者)

10. Automatic liver tumor segmentation from CT images using hierarchical iterative superpixels and local statistical features[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 203, 117347. (中科院1区Top期刊，通信作者)

11. TD-Net：A Hybrid End-to-end Network for Automatic Liver Tumor Segmentation from CT images[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022.05 (中科院1区，通信作者)

12. Image superpixel segmentation based on hierarchical multi-level LI-SLIC. Optics and Laser Technology, 2021, 135, 106703. (中科院2区，通信作者)

13. Semi-automatic liver tumor segmentation with adaptive region growing and graph cuts. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 68: 102670. (中科院2区，通信作者)

14. Automatic liver segmentation from abdominal CT volumes using graph cuts and border marching. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2017.143:1-12. (中科院2区，第一作者)

15. Automatic segmentation for cell images based on bottleneck detection and ellipse fitting. Neurocomputing, 2016, 173: 615-622. (中科院2区，第一作者)

16. 基于雾线和颜色衰减先验的图像去雾方法. 通信学报, 2023, 44(1): 211-222. (EI，第一作者)

17. 基于RA-Unet的CT图像肝脏肿瘤分割[J]. 仪器仪表学报, 2022, 43(8):65-72. (EI，通讯作者)

18. 一种新的图像超像素分割方法. 电子与信息学报, 2020, 42(2): 364-370. (EI，第一作者)

19. 基于非线性增强和图割的CT序列肝脏肿瘤自动分割.计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(6): 1030-1038. (EI，第一作者)

20. 基于图割和边缘行进的腹部CT序列图像肝脏分割. 电子与信息学报, 2016. 38(6):1552-1556. (EI，第一作者)

21. 基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割 [J]. 浙江大学学报. 2017, 51(4):722-728. (EI，第一作者)

    三、申请国家发明专利：

22. 一种CT图像中的肝脏肿瘤自动精确鲁棒分割方法. 授权号：ZL 201811553883.3，授权日期：2022. 11.19. (第一发明人)

23. 一种CT图像中的肝脏肿瘤自动精确鲁棒分割方法. 授权号：ZL 201811553883.3，授权日期：2022. 11.19. (第一发明人)

24. 一种基于局部信息的区域生长图像分割方法. 专利号：201910874429.6, 授权日期：2022. 4. 8. (第一发明人)

25. 一种腹部CT图像的肝脏肿瘤区域分割方法. 授权号：ZL 201910874442.1, 授权日期：2021. 11.19. (第一发明人)

26. 基于方向信息的腹部CT图像肝脏区域自动分割方法. 授权号：ZL 202110460331.3，授权日期：2021.11.16. (第一发明人)

27. 一种手机TFT-LCD屏Mura缺陷在线检测方法. 申请号：201810139707.9，申请日期：2018.2.11，授权号：ZL 201810139707.9, 授权日期：2020. 2. 10. (第一发明人)

28. 一种基于多层级SLIC的图像超像素分割方法. 申请号：201810403335.6，申请日期：2018.4.28. (第一发明人)

29. 一种无监督图像去雾方法. 申请号：2021114106730，申请日期：2021.11.25. (第一发明人)

30. 一种基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤区域自动分割方法. 申请号：2021113908081，申请日期：2021.11.23. (第一发明人)

31. 一种基于深度学习的医学图像自动分割方法. 申请号：202111390961.4，申请日期：2021.11.23. (第一发明人)

32. 一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：202211403502.X. (第一发明人)

33. 一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：2022114036253. (第一发明人)

34. 一种基于深度学习的CT序列图像肝脏肿瘤分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：2022114075385. (第一发明人)

电子邮箱：liaomiaohi@163.com

tumor segmentation from CT images using hierarchical iterative superpixels and local statistical features[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 203, 117347. (SCI, 中科院1区，本人通信作者)

[2] Shuanhu Di, Yuqian Zhao, Miao Liao, et al. TD-Net：A Hybrid End-to-end Network for Automatic Liver Tumor Segmentation from CT images[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2022.05 (SCI, 中科院1区，本人通信作者)

[3] Shuanhu Di, Miao Liao, Yuqian Zhao, et al. Image superpixel segmentation based on hierarchical multi-level LI-SLIC. Optics and Laser Technology, 2021, 135, 106703. (SCI, 中科院2区，本人通信作者)

[4] Zhen Yang, Yu-qian Zhao, Miao Liao, et al. Semi-automatic liver tumor segmentation with adaptive region growing and graph cuts. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 68: 102670. (SCI, 中科院2区，本人通信作者)

[5] Miao Liao, Yu-qian Zhao, Xi-yao Liu, et al. Automatic liver segmentation from abdominal CT volumes using graph cuts and border marching. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2017.143:1-12. (SCI,中科院2区)

[6] Miao Liao, Yu-Qian Zhao, Xiang-hua Li, et al. Automatic segmentation for cell images based on bottleneck detection and ellipse fitting. Neurocomputing, 2016, 173: 615-622. (SCI,中科院2区)

[7] Miao Liao, Yu-Qian Zhao, Xiao-Hong Wang, et al. Retinal Vessel Enhancement Based on Multi Scale Top-hat Transformation and Histogram Fitting Stretching. Optics & Laser Technology, 2014, 58: 56-62. (SCI, 中科院2区)

[8] Miao Liao, Yu-qian Zhao, Wei Wang, et al. Effective liver segmentation in CT images based on graph cuts and bottleneck detection. Physica medica, 2016, 32(11):1383-1396. (SCI)

[9] Y.Q. Zhao, Miao Liao, F.Y. Shih, et al. Tampered region detection of inpainting JPEG images. Optik –International Journal for Light and Electron Optics. 2013, 124(16): 2487-2492. (SCI)

[10] Ye Zhan Zeng, Yu Qian Zhao, Miao Liao, et al. Liver vessel segmentation based on extreme learning machine. Physica Medica, 2016, 32(5): 709-716. (SCI)

[11] 廖苗，陆颜. 基于雾线和颜色衰减先验的图像去雾方法. 通信学报, 2023, 44(1): 211-222. (EI)

[12] 廖苗，李阳，赵于前，等. 一种新的图像超像素分割方法. 电子与信息学报, 2020, 42(2): 364-370. (EI)

[13] 廖苗, 刘毅志， 欧阳军林，等. 基于非线性增强和图割的CT序列肝脏肿瘤自动分割.计算机辅助设计与图形学学报, 2019, 31(6): 1030-1038. (EI)

[14] 廖苗，赵于前, 曾业战, 等. 基于图割和边缘行进的腹部CT序列图像肝脏分割. 电子与信息学报, 2016. 38(6):1552-1556. (EI)

[15] 廖苗, 赵于前, 张丙奎, 等. 基于支持向量机和椭圆拟合的细胞图像自动分割 [J]. 浙江大学学报. 2017, 51(4):722-728. (EI)

[16] 廖苗, 郑少伟, 赵于前. 一种新的视网膜血管图像增强方法. 光电子·激光. 2012, 23(10): 2237-2242. (EI)

申请国家发明专利：

[1] 廖苗，赵于前，杨振，廖胜辉. 发明专利：一种CT图像中的肝脏肿瘤自动精确鲁棒分割方法. 授权号：ZL 201811553883.3，授权日期：2022. 11.19.

[2] 廖苗，赵于前，杨振，廖胜辉. 发明专利：一种CT图像中的肝脏肿瘤自动精确鲁棒分割方法. 授权号：ZL 201811553883.3，授权日期：2022. 11.19.

[3] 廖苗，赵于前，邸拴虎，刘毅志，刘建勋. 发明专利：一种基于局部信息的区域生长图像分割方法. 专利号：201910874429.6, 授权日期：2022. 4. 8.

[4] 廖苗, 邸拴虎，赵于前，刘毅志. 发明专利：一种腹部CT图像的肝脏肿瘤区域分割方法. 授权号：ZL 201910874442.1, 授权日期：2021. 11.19.

[5] 廖苗，邸拴虎，赵于前，曾业战，杨振. 发明专利：基于方向信息的腹部CT图像肝脏区域自动分割方法. 授权号：ZL 202110460331.3，授权日期：2021.11.16.

[6] 廖苗，赵于前. 发明专利：一种基于多层级SLIC的图像超像素分割方法. 申请号：201810403335.6，申请日期：2018.4.28.

[7] 廖苗，陆颜，邸拴虎，赵于前，杨振. 一种无监督图像去雾方法. 申请号：2021114106730，申请日期：2021.11.25.

[8] 廖苗，杨文瀚，邸拴虎，赵于前，杨振.一种基于深度学习的CT图像肝脏肿瘤区域自动分割方法. 申请号：2021113908081，申请日期：2021.11.23.

[9] 廖苗，邸拴虎，杨文瀚，赵于前，杨振. 一种基于深度学习的医学图像自动分割方法. 申请号：202111390961.4，申请日期：2021.11.23.

[10] 廖苗，梁伟，邸拴虎，赵于前，杨振. 一种融合多视图信息的三维医学图像分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：202211403502.X.

[11] 廖苗，邸拴虎，梁伟，赵于前，杨振. 一种腹部CT序列图像中的肝脏区域自动精确分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：2022114036253.

[12] 廖苗，邸拴虎，梁伟，赵于前，杨振. 一种基于深度学习的CT序列图像肝脏肿瘤分割方法. 申请日期：2022-11-10，申请号：2022114075385.

[13] 廖苗, 赵于前, 黄培坤. 发明专利：一种手机TFT-LCD屏Mura缺陷在线检测方法. 申请号：201810139707.9，申请日期：2018.2.11，授权号：ZL 201810139707.9, 授权日期：2020. 2. 10.

[14] 赵于前, 廖苗. 发明专利：一种腹部CT序列图像肝脏的快速鲁棒自动分割方法. 授权号：ZL 201510444164.8. 授权日期：2017.09.05.

[15] 赵于前, 廖苗. 发明专利：一种对JPEG图像的像素块分类方法及基于此的图像篡改检测和被篡改区域定位方法. 授权号：ZL 201110386240.6, 授权日期：2013. 10. 23.

[16] 赵于前，曾业战，廖苗，等. 一种肝脏CTA序列图像的血管分割方法, 专利号ZL201610154297.6, 申请日期：2016.3.17, 授权日期：2018. 9. 21

[17] 赵于前，李阳，廖苗，等. 发明专利: 一种腹部CT序列图像病变肝脏分割方法. 授权号：2019100294807, 授权日期: 2022.5.31

[18] 赵于前, 李阳, 廖苗, 等. 发明专利: 一种基于水平集和形状描述符的腹部CT序列图像肝脏自动分割方法. 授权号：ZL 2018107578186. 授权日期: 2022.3.29.

电子邮箱：liaomiaohi@163.com