导师风采
孟亚洁
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 女
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:计算机与人工智能学院
  • 所属专业: 人工智能
  • 邮箱 : myj@hnu.edu.cn
  • 工作电话 : +86-18273120595

个人简介

Personal Profile

2013年6月毕业于郑州大学,获工学学士学位;2016年6月至2022年6月硕博毕业于湖南大学计算机科学与技术系,获工学硕/博士学位。作为项目负责人,主持了国家自然科学基金青年项目、湖北省自然科学基金青年项目、武汉纺织大学校级科研项目以及多项企业委托横向项目。在AI+医疗领域的顶级期刊及人工智能顶级会议上发表论文60余篇,其中包括Cell子刊《Cell Reports Methods》、《Nucleic Acids Research》、《Briefing inBioinformatics》、《Expert Systems with Applications》、《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》、《Applied Soft Computing》等期刊,以及AAAI和CVPR等会议;Google Scholar引用1800余次,4篇论文入选ESI高被引论文(其中2篇是第一作者);担任BIB,ESWA,JBHI,EAAI,AAAI,KDD,BIBM等CCF推荐国际学术期刊和会议审稿人。2025年,荣获武汉纺织大学“优秀研究生导师”称号。


  • 研究方向Research Directions
生物信息学,药物预测算法,医疗图像分割算法,深度聚类算法,单细胞数据分析算法,蛋白质-配体关系预测,推荐系统算法
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

教学项目

(1)  担任本科生《人工智能》、《人工智能编程基础实训》和研究生《人工智能技术》课程教师

(2)  武汉纺织大学研究生教学改革与研究项目,“人工智能+X”背景下研究生创新培养模式的研究,2023年,参与

科研项目

(1)  国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目(No.62402349),2025.01-2027.12,30万元,在研,主持

(2)  湖北省科技厅,湖北省自然科学基金青年项目(No. 2024AFB127),2024.03-2026.03,5万元,结题,主持

(3)  武汉纺织大学,校基金(No.233033),2023.06-2025.06,结题,主持

(4)  企业横向项目,“基于多组学数据的乳腺癌药物预测研究”,2022.09-2024.09,4万,结题,主持

(5)  国家自然科学基金委员会面上项目(No. 61773157),2018.01-2021.12,61万元,结题,主要参与

(6)  湖南省教育厅, 湖南省研究生创新基金项目(No.CX20200434),2020.07-2021.07, 2万元,结题,主要参与


研究成果

近2年第一作者或通讯作者论文:

[1].TAMER: ATri-Modal Contrastive Alignment and Multi-Scale Embedding Refinement Frameworkfor Zero-Shot ECG Diagnosis. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2026).(并列一作,计算机视觉与模式识别CCF-A顶会)

[2]. EccoMamba: EnhancedCross-hierarchical Continuity Orthogonal Mamba for Medical Image Segmentation. AAAIConference on Artificial Intelligence(AAAI 2026).(通讯作者,人工智能CCF-A顶会)

[3]. FuseMine: Robust Multi-ModalCompound-Protein Interaction Prediction via Differential Attention FeatureMining. AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI 2026)(通讯作者,人工智能CCF-A顶会)

[4]. Rich-NeighborhoodContrastive Learning Framework for Drug Repositioning via Structural andSemantic Neighbor Fusion[J]. IEEE Journal of Biomedical and HealthInformatics, 2026. (通讯作者,生物信息学知名期刊,SCI一区, TOP期刊)

[5]. Automaticcollaborative learning for drug repositioning. Engineering Applicationsof Artificial Intelligence, 2025, 139: 109653. (通讯作者,SCI一区, TOP期刊)

[6].ML-PLA:Enhancing Protein–LigandBinding Affinity Prediction with Microenvironment and Long-RangeInteraction-Aware Graph Neural Networks[J]. Journal of ChemicalInformation and Modeling, 2025, 65(20): 10988-10998. (第一作者,SCI二区,化学药物知名期刊,TOP期刊)

[7]. Adaptive debiasinglearning for drug repositioning. Journalof Biomedical Informatics, 2025: 104843. (第一作者,SCI二区)

[8].SWMA-UNet:Multi-Path Attention Network for Improved Medical Image Segmentation. IEEEJournal of Biomedical and Health Informatics, 2024.(通讯作者,生物信息学知名期刊,SCI一区, TOP期刊)

[9].Drugrepositioning based on weighted local information augmented graph neuralnetwork. Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(1): bbad431.(第一作者,ESI高被引论文, 生物信息学知名期刊,中科院小类一区,影响因子9.5,TOP期刊)

[10]. Protein StructurePrediction via Deep Learning: An In-depth Review. Frontiers inPharmacology, 2025, 16: 1498662. (第一作者,SCI二区)

[11].ST-GCP: a graphconvolutional network model with contrastive consistency and permutation forspatial transcriptomics[J]. Briefings in Bioinformatics, 2025,26(6): bbaf643. (第一作者,生物信息学知名期刊,中科院小类一区,影响因子9.5,TOP期刊)

[12]. Deep learning-basedcell-specific gene regulatory networks inferred from single-cell multiome data. Nucleic Acids Research,2025, 53(5): gkaf138. (生物信息学知名期刊,SCI二区,影响因子13.1,TOP期刊)

更多论文请见:

https://scholar.google.com/citations?user=G6YNVqYAAAAJ&hl=zh-CN

专利:

1.一种基于信息增强图神经网络的药物重定位方法及系统,发明专利,授权,专利号:ZL202311291649.9,第一发明人

2. 一种基于纠偏机制和对比学习的药物重定位方法及系统,发明专利,实审,第一发明人


招生说明

我的课题主要是利用人工智能技术,比如深度生成模型、推荐算法,深度聚类算法,特征表示学习方法、图像分割算法等来处理生物医疗数据。对有志于追求高水平的科研工作未来读博或者代码能力强、踏实能干的学生,请尽早与我联系

(1)与美国埃默里大学、中国海洋大学、华中农业大学、华中师范大学、海南大学、海南师范大学、武汉科技大学和安徽工业大学等国内外科研院校具有良好合作关系,优秀者可推荐前往读博。

(2)与元码基因科技(北京)股份有限公司等企业和医院具有良好合作关系,优秀者可推荐前往实习、工作。

最近更新:2026年6月22日


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