教育经历

本科2012/09/08-2016/06/20 南京信息工程大学

硕士2016/09/07-2019/06/20 南京信息工程大学

博士2022/09/12-至今        南京信息工程大学

相关经历

2019/07/15 2019/11/30 苏州科达科技股份有限公司 算法研发

2019/12/01 2021/4/30 上海安维尔信息科技有限公司 算法研发

2021/08/15 至今 泰州学院 专任教师

技能

Python, Matlab, C, C++, R等计算机语言

研究项目

利用人工智能技术进行消化道疾病的研究，如炎症性肠炎活动度组织学分级以及预测患者临床等级打分、多模态结直肠癌的预后分析以及新辅助治疗响应、胃癌，肾脏等相关研究

论文成果

[1]蔡程飞, 徐军, 梁莉,等. 基于深度卷积网络的结直肠全扫描病理图像的多种组织分割[J]. 中国生物医学工程学报, 2017, 36(5):5.

[2] Xu J ,  Cai C ,  Zhou Y , et al. Multi-tissue Partitioning for Whole Slide Images of Colorectal Cancer Histopathology Images with Deeptissue Net[J]. Springer, Cham, 2019.

[3] Yan, C., Xu, J., Xie, J., Cai, C., & Lu, H. (2020, April). Prior-Aware CNN with Multi-Task Learning for Colon Images Analysis. In 2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) (pp. 254-257). IEEE.

[4] Jun Xu, Andrew Janowczyk, Laura M. Barisoni,, Chengfei Cai*, Jeffrey Nirschl, Matthew Palmer, Michael D. Feldman, D Chen, John O’Toole, Z Zaky, Emilio Poggio, John R. Sedor, and Anant Madabhushi, "Predicting APOL1 risk category from kidney donor biopsies using deep learning", American Society of Nephrology (ASN) Kidney Week, 2018

[5] 王荃,沈勤,张泽林,蔡程飞,鲁浩达,周晓军,徐军.基于深度学习和组织形态分析的肺癌基因突变预测[J].生物医学工程学杂志,2020,37(01):10-18.

专利：[1]名称：基于深度网络的结直肠全景数字病理图像组织分割方法，发明人：徐军; 蔡程飞; 徐海俊; 孙明建，申请号：201710516329.7，公开号：107665492A，授权号：107665492B