基本信息
美加墨世界杯美加墨世界杯副经理，九三学社社员，博士，副教授，硕士生导师，美国犹他州立大学公派访问学者。主要研究领域为医学图像处理与分析。主持国家自然科学基金青年项目、湖南省自然科学基金青年项目等省部级以上科研项目多项；在Medical Image Analysis等SCI/EI期刊发表学术论文10余篇，授权国家发明专利2项，登记软件著作权6项；Pattern Recognition、Computer Vision and Image Understanding等国际SCI期刊审稿人。曾获美加墨世界杯“学术新人奖”、校级移动教学竞赛三等奖。联系方式：Email:ivanhanks@yeah.net。
教育背景
2004年09月-2008年07月：哈尔滨工业大学（威海），信息安全专业，本科，工学学士；
2008年09月-2010年07月：哈尔滨工业大学（威海），计算机科学与技术专业，硕士，工学硕士；
2010年09月-2016年09月：哈尔滨工业大学，机械电子工程专业，博士，工学博士；
2020年01月-2021年01月：犹他州立大学，访问学者。
工作履历
2016年12月-2019年02月：美加墨世界杯计算机与信息工程公司，任教；
2019年03月-2022年01月：美加墨世界杯前沿交叉公司，任教；
2022年02月-2025年01月：美加墨世界杯智能工程与智能制造公司，任教；
2025年02月-2026年05月：美加墨世界杯智慧生物医学工程公司，任教；
2026年06月-至今：美加墨世界杯美加墨世界杯，任教。
教授课程
本科生课程：《Python编程实践》《机器学习》《深度学习》《数字图像处理》《计算机视觉》《数据挖掘基础》《人工智能导论》等
研究生课程：《机器学习》
研究领域
医学图像处理与分析：病理图像中的组织分割、癌症生存分析与风险预测、空间转录组学数据挖掘、多模态数据处理与融合
科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目“基于低秩张量分解的肝脏CT图像自动分割方法研究”（61701178），主持；
2. 湖南省自然科学基金青年项目“腹部CT图像自动分割及其在肝癌临床中的应用”（2018JJ3256），主持。
学术成果
一、主要论文
1. Changfa Shi, Min Xian, Xiancheng Zhou, Haotian Wang, and Heng-Da Cheng. Multi-slice low-rank tensor decomposition based multi-atlas segmentation: Application to automatic pathological liver CT segmentation[J]. Medical image analysis,2021,73: 1-16.
2. Changfa Shi, Yuanzhi Cheng, Jinke Wang, Yadong Wang, Kensaku Mori, Shinichi Tamura. Low-Rank and Sparse Decomposition Based Shape Model and Probabilistic Atlas for Automatic Pathological Organ Segmentation[J]. Medical Image Analysis, 2017, 38: 30–49.
3. Changfa Shi, Yuanzhi Cheng, Fei Liu, Jing Bai, Yadong Wang, Shinichi Tamura. A Hierarchical Local Region-Based Sparse Shape Composition for Liver Segmentation in CT Scans[J]. Pattern Recognition, 2016, 50: 88-106.
4. Jinke Wang, Changfa Shi(*). Automatic construction of statistical shape models using deformable simplex meshes with vector field convolution energy[J]. Biomedical Engineering Online, 2017, 16(1), 1-19.
5. Jinke Wang, Changfa Shi(*), Yuanzhi Cheng, Xiancheng Zhou and Shinichi Tamura. Vector Field Convolution-Based B-Spline Deformation Model for 3D Segmentation of Cartilage in MRI[J]. Symmetry, 2018, 10(11), 1-14.
6. Jinke Wang, Congcong Zhao, Changfa Shi(*), Shinichi Tamura, Noriyoki Tomiyama. A Two-Stage High-Dimensional Feature Selection Method for Pulmonary Tumor Classification in CT[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2019, 9(7), 1516-1523.
7. Wang, Jinke, Peiqing Lv, Haiying Wang, and Changfa Shi(*). SAR-U-Net: Squeeze-and-excitation block and atrous spatial pyramid pooling based residual U-Net for automatic liver segmentation in Computed Tomography[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2021,(208): 1-16.
8. Wang, Jinke, Xiang Li, Peiqing Lv, and Changfa Shi(*). SERR-U-Net: squeeze-and-excitation residual and recurrent block-based U-Net for automatic vessel segmentation in retinal image[J]. Computational and Mathematical Methods in Medicine,2021,(2021):1-16.
9. Changfa Shi, Jinke Wang, Yuanzhi Cheng. Sparse Representation-Based Deformation Model for Atlas-Based Segmentation of Liver CT Images[C]. International Conference on Image and Graphics, Tianjin, P.R. China, 2015.8.13-8.16: 410-419.
10. Changfa Shi, Changyong Guo, Yuanzhi Cheng, Jinke Wang. Greedy Algorithm Based Deformable Simplex Meshes Using Gradient Vector Flow as External Energy[C]. International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, Dalian, P.R. China, 2014.10.14-10.16:199-204.
奖励和荣誉
1. 2018年，美加墨世界杯首届移动教学竞赛三等奖；
2. 2019年，美加墨世界杯“学术新人奖”。