李敏
发布者:     发布时间：2025-09-17    浏览次数：

李敏

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副教授、博士、硕士生导师

研究领域：医学图像处理；计算机视觉；图像融合

办公室＆实验室：

电子邮件：MinLi927@163.com

联系电话：

教育背景

  1. 2021/9-2024/12， 新疆大学，计算机科学与技术专业，博士

  2. 2019/9-2021/6， 新疆大学，软件工程专业，硕士

  3. 2017/9-2019/6， 山东女子学院，计算机科学与技术专业，学士

工作简历

  1. 2025/12-至今，新疆大学，计算机科学与技术学院，副教授

  2. 2025/1-2025/11，新疆大学，计算机科学与技术学院，专任教师

社会工作

  1. 新疆抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会 委员

  2. 中国人工智能学会生物信息和人工生命专业委员会 委员

奖励情况

  1. 2025年度新疆维吾尔自治区科技进步一等奖（第二完成人），基于社会公共服务大数据的预测、风险评估与安全保障关键技术研发及应用；

  2. 2024年度“新疆自动化学会科学技术奖”自然科学奖一等奖（排名第一）

主持/参与项目

  1. 新疆维吾尔自治区科技计划项目-科技援疆计划：新疆恶性肿瘤精准诊疗与动态预后系统构建及临床应用研究（项目编号：2025E02057），进行中，主持。

  2. 新疆维吾尔自治区地州科学基金项目: 基于深度神经网络的多模态图像融合统一应用模型研究（项目编号: 2023D01F27），结题，主持。

  3. “中央引导地方科技发展专项”: 新疆地区缺血性脑卒中风险筛查及多模态影像人工智能研究服务平台建设（项目编号: ZYYD2023D02），进行中，参与。

  4. 新疆维吾尔自治区科技计划项目-重大科技专项：基于新疆冰雪运动场景下碳纤维复合材料高性能滑雪器材和体医协同健康管理服务一体化关键技术研发与综合示范应用（项目编号：2025A03033），进行中，参与。

学术成果

（以下信息更新至2026年1月）

  1. [1] Li M, Zuo E, Li F, et al. DCFusion: Difference correlation-driven fusion mechanism of infrared and visible images[J]. Pattern Recognition, 2024: 111002. (JCR Q1, Top, 第一作者)

  2. [2] Li M, Tuxunjiang P, Li F, et al. MDKFusion: Medical Domain Knowledge-Inspired Area Amplification Network for Multi-Sequence MRI Image Fusion in Ischemic Stroke[C]//2024 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2024: 2122-2127. (CCF-B类会议, 第一作者)

  3. [3] Li M, Li F, Zuo E, et al. Rethinking the Necessity of Learnable Modal Alignment for Medical Image Fusion[C]//Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). Singapore: Springer Nature Singapore, 2024: 596-610. （CCF-C类会议，第一作者）

  4. [4] Li M, Chen C, Cao Y, et al. CIABNet: Category imbalance attention block network for the classification of multi‐differentiated types of esophageal cancer[J]. Medical Physics, 2023, 50(3): 1507-1527. (JCR Q1, 第一作者)

  5. [5] Li M, Zuo E, Pahati T, Chen C, Liu G, et al. Expert Knowledge-Guide Progressive Learning Network for Multi-Sequence MRI Image Fusion in Ischemic Stroke. Engineering Applications of Artificial Intelligence. (JCR Q1, Top, 第一作者, 审稿中)

  6. [6] Li M, Nie X, Reheman Y, et al. Computer-aided diagnosis and staging of pancreatic cancer based on CT images[J]. IEEE Access, 2020, 8: 141705-141718. (JCR Q2, 第一作者)

  7. [7] Li M, Ma X, Chen C, et al. Research on the auxiliary classification and diagnosis of lung cancer subtypes based on histopathological images[J]. IEEE Access, 2021, 9: 53687-53707. (JCR Q2, 第一作者)

  8. [8] Bai Y, Li M, Ma X, et al. Recognizing breast tumors based on mammograms combined with pre-trained neural networks [J]. Multimedia Tools and Applications, 2023, 82(18): 27989-28008.（中科院3区，共一作者）

  9. [9] Chen Q, Li M, Chen C, et al. MDFNet: application of multimodal fusion method based on skin image and clinical data to skin cancer classification [J]. Journal of Cancer Research and Clinical Oncology, 2023, 149(7): 3287-3299. （中科院3区，共一作者）

  10. [10] Li F, Li M, Hu C, et al. Beyond Local Features: A Metadata-Driven Image Frequency Modulation Network for Skin Disease Classification[C]//2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, 2025: 1-7.（CCF-C类会议，共一作者）

  11. [11] Hu C, Li F, Chen C, et al. Clinical Experience-inspired Multimodal Fusion Networks for Dermatological Classification[C]//2025 international joint conference on neural networks (IJCNN). IEEE.（CCF-C类会议，通信作者）

  12. [12] Li, F., Zuo, E., Chen, C., Chen, C., Ma, M., Wang, Y., ... & Li, M. (2023, October). MLDF-Net: Metadata Based Multi-level Dynamic Fusion Network. In Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV) (pp. 461-473). (CCF-C类会议, 通信作者)

  13. [13] Li, W., Lv, X., Zhou, Y., Wang, Y., & Li, M. (2024). SeACPFusion: An Adaptive Fusion Network for Infrared and Visible Images based on brightness perception. Infrared Physics & Technology, 142, 105541. (中科院3区，通信作者)

  14. [14] Li F, Li M, Zuo E, et al. Self-contrastive Feature Guidance Based Multidimensional Collaborative Network of metadata and image features for skin disease classification[J]. Pattern Recognition, 2024, 156: 110742. (JCR Q1, Top, 第二作者)

  15. [15] Liu K, Li M, Zuo E, et al. ASFFuse: Infrared and visible image fusion model based on adaptive selection feature maps[J]. Pattern Recognition, 2024, 149: 110226. (JCR Q1, Top, 第二作者)

  16. [16] Liu K, Li M, Chen C, et al. DSFusion: infrared and visible image fusion method combining detail and scene information[J]. Pattern Recognition, 2024, 154: 110633. (JCR Q1, Top, 第二作者)