王坤，男，博士，研究生导师，计算机科学与工程系教师，主要从事计算机视觉、深度学习、医学影像分析、人工智能、数据挖掘等研究，2016年9月-2022年9月于重庆大学控制科学与工程/软件工程专业硕博连读并获工学博士学位（2022）。海螺集团有限责任公司,中国科学技术大学联合培养博士后，目前已主持国家自然科学基金青年项目、安徽省自然科学基金青年项目、安徽省教育厅高校科学研究重点项目，以及作为核心成员参与国家重点研发计划、国家自然科学基金、重庆市科委重大专项等国家和省部级项目10余项, 近年来已在国际知名期刊/会议PR、TIM、BSPC、ACM MM、MICCAI、IEEE ISBI、IEEE BIBM等发表学术论文25余篇，申请国家发明专利10项，荣获2022年度重庆市优秀博士毕业生，现为MICCAI会员、中国计算机学会会员、中国人工智能学会会员，担任PR，MICCAI，IEEE ISBI，ACM MM等多个国内外权威刊物/会议的审稿人。
致力于通过人工智能来赋能医学健康(AI4Health)特别是医学影像领域发展。实验室学术氛围融洽，期待更多有志于人工智能和智慧医疗等跨学科领域的本科生、研究生加入我们课题组，一起从事研究工作。确保每位学生能做自己感兴趣，有意思，且较有前途的研究课题。欢迎同学们联系我。
研究方向:
医学图像处理与分析，机器学习，人工智能（AI），医疗大模型应用，多模态信息融合等
Email：kun.wang@ahpu.edu.cn
地址：安徽工程大学计算机与信息学院C709
主持/参与科研纵向项目：
[1] 国家自然科学基金青年项目, 62401011, 基于内外几何协同扩散一致性的半监督医学影像分割研究, 2025.01-2027.12, 主持
[2] 安徽省自然科学基金青年项目，2408085QF202, 基于鲁棒扩散差异性学习的半监督医学影像分割方法研究, 2024.09-2026.08, 主持
[3] 安徽省教育厅高校科学重点项目，2023AH050917，面向CT影像的肺结节多任务协同增强机理及可解释性研究，2023.05-2025.04，主持
[4] 安徽工程大学引进人才科研启动项目：面向医学影像分割的几何先验学习关键技术研究，项目批准号：2022YQQ095，主持
[5] 国家自然科学基金面上项目：面向医学影像分割的内外几何结构表示学习及传播机制研究，项目批准号：62276033，主研
[6] 重庆市科委重大专项: 医疗影像深度智能诊断平台关键技术研究及应用示范，项目批准号：cstc2018jszx-cyztzxX0017，主研
[7] 国家自然科学基金面上项目：深度形状语义网络表示机理及其结构保留机制与判别性研究，项目批准号：61772093，参与
[8] 国家自然科学基金面上项目：少样本学习特征生成与鲁棒性关键技术研究，项目批准号：62176030，参与
[9] 科技部国家重点研发计划：川渝特大城市群服务集成与治理关键技术研究与应用，科技部国家重点研发计划（项目），项目批准号： 2018YFB2101200，参与
主要荣誉奖励:
2022年获重庆大学优秀博士毕业生
2022年获重庆市优秀博士毕业生
2023年获安徽工程大学“第二十二届青年教师优秀论文奖”, 一等奖
2025年获安徽工程大学“第二十四届青年教师优秀论文奖”，二等奖
2023荣获安徽工程大学青年教师教学竞赛荣获工科组“优秀奖”
部分本科生学科比赛与科研指导情况：
2022年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛C语言三等奖
2022年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛Office三等奖
2022年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛Office二等奖
2023年指导学生获得蓝桥杯大赛C/C++程序设计三等奖
2023年指导学生获得蓝桥杯大赛Java软件开发三等奖
2023年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛Office三等奖
2023年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛C语言三等奖
2023年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛C语言二等奖
2024年指导学生获得全国高校计算机能力挑战赛C语言三等奖
2022年科研指导学生被University of Notre Dame(美国圣母大学) 全奖录取攻读博士学位
2025年科研指导学生发表学术论文CCF-C类会议一篇，并全额资助学术交流
部分发表论文：（CCF=中国计算机学会，SCI=中科院大类分区）
[1] Wang K, Zhang X, Zhang X, et al. EANet: Iterative Edge Attention Network for Medical Image Segmentation[J]. Pattern Recognition, 2022,127:108636. (SCI 中科院1区 Top 期刊，CCF-B 类期刊，IF：8.518)
[2] Wang K, Zhang X, et al. GSAL: Geometric Structure Adversarial Learning for Robust Medical Image Segmentation [J]. Pattern Recognition, 2023. (SCI 中科院1区 Top 期刊，CCF-B 类期刊，IF：8.518)
[3] Wang K, Lu Y, Liu J, et al.GAML: Geometry-Aware Mutual Learning for polyp segmentation[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2025, 108: 107965. (SCI 中科院2区期刊，IF：5.076)
[4] Wang K, Zhang X, Lu Y, et al. CGRNet: Contour-guided graph reasoning network for ambiguous biomedical image segmentation[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2022, 75: 103621. (SCI 中科院2区期刊，IF：5.076)
[5] Wang K, Zhang X, Zhang X, et al. Multi-granularity scale-aware networks for hard pixels segmentation of pulmonary nodules[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, 69: 102890. (SCI 中科院2区期刊，IF：5.076)
[6] Wang K, Zhang X, Huang S, et al. Learning to recognize thoracic disease in chest X-rays with knowledge-guided deep zoom neural networks[J]. Access, 2020, 8: 159790-159805. (SCI中科院2区期刊，IF：4.098)
[7] Wang K, Zhang X, Huang S. KGZNet: Knowledge-guided deep zoom neural networks for thoracic disease classification[C]. 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2019: 1396-1401. (EI 会议，CCF-B 类会议)
[8] Wang K, Zhang X, Huang S, et al. Ctf-net: Retinal vessel segmentation via deep coarse-to-fine supervision network[C]. 2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2020: 1237-1241. (EI 会议，生物医学影像领域顶会)
[9] Wang K, Zhang X, Huang S, et al. Automatic detection of pneumonia in chest X-ray images using cooperative convolutional neural networks[C]. Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision (PRCV). Springer, Cham, 2019: 328-340. (EI 会议，国内模式识别与及计算机视觉领域顶会，CCF-C类会议）
[10] Wang K, Liu J, et al. UDEL: Rethinking Uncertainty Dynamic Estimation Learning for Ambiguous Medical Image Segmentation，Digital Signal Processing，105723（SCI 中科院3区期刊，IF：3.0）
[11] Li J, Wang K, Yang D, et al. Deepnodule: Multi-Task Learning of Segmentation Bootstrap for Pulmonary Nodule Detection[C]. ICASSP 2021-2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2021: 1215-1219. (EI 会议，CCF-B类会议)
[12] Zhang X, Wang K, Zhang X, et al. Pulmonary Nodule Classification of CT Images with Attribute Self-guided Graph Convolutional V-Shape Networks[C]. Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI). Springer, Cham, 2021: 280-292. (EI 会议，CCF-C 类会议)
[13] Xu W, Wang K, Lin J, et al. Knowledge-Guided And Hyper-Attention Aware Joint Network For Benign-Malignant Lung Nodule Classification[C]. 2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2020: 310-314. (EI 会议，CCF-C 类会议)
[14] Chen W, Wang Q, Wang K, et al. MTGAN: Mask and Texture-driven Generative Adversarial Network for Lung Nodule Segmentation[C]. 2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2021: 1029-1035. (EI 会议，CCF-C 类会议)
[15] Wang Q, Zhang X, Chen W, Wang K, et al. Class-aware multi-window adversarial lung nodule synthesis conditioned on semantic features[C]. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). Springer, Cham, 2020: 589-598. (EI会议，医学影像计算领域顶会，CCF-B 类会议)
[16] Zhang W, Zhang X, Huang S, Lu Y, Wang K. PixelSeg: Pixel-by-Pixel Stochastic Semantic Segmentation for Ambiguous Medical Images[C]. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia. 2022: 4742-4750.(EI 会议，CCF-A 类会议)
[17] Zhang W, Zhang X, Huang S, Lu Y, Wang K. A Probabilistic Model for Controlling Diversity and Accuracy of Ambiguous Medical Image Segmentation [C]. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia. 2022: 4751-4759. (EI 会议，CCF-A 类会议)
[18] Jin, T., Liu, J., Wang, D., Wang, K., Miao, C., Zhang, Y., ... & Chen, Y. (2025). WOADNet: A Wavelet-Inspired Orientational Adaptive Dictionary Network for CT Metal Artifact Reduction. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, (99), 1-14. （SCI中科院一区期刊）
[19] Liu, J., Wu, F., Zhan, G., Wang, K., Zhang, Y., Hu, D., & Chen, Y. (2025). DECT sparse reconstruction based on hybrid spectrum data generative diffusion model. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 261, 108597. (SCI中科院二区期刊）
[20] Liu, J., Jin, T., Ye, Z., Wu, F., Wang, K., Wu, Z., & Chen, Y. (2025). LWCDNet: An Interpretable Learning Weighted Convolutional Dictionary Network for Metal Artifact Reduction in CT Images. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. (SCI中科院二区期刊）
[21] Zhang, T., Liu, J., Wu, F., Wang, K., Huang, S., & Zhang, Y. (2024). Artifact suppression for sparse view CT via transformer-based generative adversarial network. Biomedical Signal Processing and Control, 95, 106297. (SCI中科院二区期刊）
[22] Kang, Y., Liu, J., Wu, F., Wang, K., Qiang, J., Hu, D., & Zhang, Y. (2024). Deep convolutional dictionary learning network for sparse view CT reconstruction with a group sparse prior. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 244, 108010. (SCI中科院二区期刊）
部分发明专利：
1.一种预测固体火箭发动机贮存寿命方法专利号（201710724663.1）
2.基于现实与模糊数据深度融合学习的固体火箭发动机可靠性预测方法 专利号（201810891087.4）
3. 建筑外遮阳百叶旋转角度与室内光照度关系模型的计算方法专利号（201810637978.7）
4. 一种医学影像病变分割与分类的协同处理方法与系统 专利号（202511421445.1）
5. 一种生物医学图像分割方法、系统、设备与介质 专利号（202511408859.0）