马骥

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      浙江工业大学计算机科学与技术学院讲师、博士、硕士生导师。2014年博士毕业于爱尔兰科克大学计算机系和Tyndall National Institute，中国计算机学会CAD&CG专委会委员、中国图象图形学学会可视化和可视分析专委会委员。

      主要从事科学可视化、可视分析、深度学习方面的研究，在可视化领域相关期刊和会议发表论文10余篇，包括The Visual Computer (TVCJ)、Journal of Visualization (JOV)等，并担任Signal, Image and Video Processing、ChinaVis等期刊和会议的审稿人。

      主持国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等项目，作为主要成员参与多项国家自然科学基金面上项目。

项目：

• 用于医疗决策支持的多属性准则增强的动态不确定性可视化研究，国家自然科学基金青年项目，Grant No：61902350，2020.01-2022.12，主持

• 基于生成对抗网络的医学成像合成系统的研究与应用，浙江省自然科学基金探索项目，Grant No: LTGY23F020007，2023.01-2025.12，主持

• 基于边界置信引导和高斯混合模型的目标特征提取和可视化，浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题，Grant No： A2111，2021.01-2021.12，主持

• 医学数据可视化系统，2021.03-2022.12，主持

• Indeemo测试系统，2022.01-2022.12，主持

项目(教学)：

• 面向留学生《计算机应用基础》公共课程开展MOOC混合教学模式的探索与实践，JG201915，2019.12-2022.12，主持，优秀

发表的论文(科研)：

• Ji Ma, Jinjin Chen, Chang Yang. Using Optimized Gaussian Mixture Model Rules and Global Tracking Graph for Feature Extraction and Tracking in Time-varying Data. The Visual Computer (TVCJ), 2022, https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-022-02451-z.

• Ji Ma, Jinjin Chen, Liye Chen, Xingjian Zhou, Xujia Qin, Ying Tang, Guodao Sun, Jiazhou Chen. Gaussian Mixture Model-based Target Feature Extraction and Visualization. Journal of Visualization (JOV), 24:545-563, 2021.

• Ji Ma, Jinjin Chen, Liye Chen, Jiazhou Chen, Xujia Qin, Mingyu Bao. Probabilistic Slider: A Tool for Visualizing Fuzzy Segmentation Uncertainties. IEEE Access, Vol. 9: 28707-28715, 2021.

• Ji Ma, Yazan Ahmad Muad, Jinjin Chen. Visualization of Medical Volume Data Based on Improved K-Means Clustering and Segmentation Rules. IEEE Access, Vol. 9: 100498-100512, 2021.

• Ji Ma, Jinjin Chen, Liye Chen, Linjiang Jin, Xujia Qin. Dynamic Visualization of Uncertainties in Medical Feature of Interest. IEEE Access, Vol. 8: 119170-119183, 2020.

• Lei Wang, Guodao Sun, Yunchao Wang, Ji Ma, Xiaomin Zhao, Ronghua Liang. AFExplorer: Visual Analysis and Interactive Selection of Audio Features. Visual Informatics, 6(1): 47-55, 2022.

• 陈佳舟，赵熠波，徐阳辉，马骥，金灵枫，秦绪佳. 三维城市场景中的小物体检测. 计算机科学，49(6): 238-244，2022.

• Ji Ma, David Murphy, Gregory Provan, Cian O'Mathuna, Michael Hayes. The Evaluation of Direct Volume Rendering-based Uncertainty Visualization Techniques for 3D Scalar Data. International Journal of Image and Graphics, 14(4), 2014.

  
  

发表的专著(科研)：

• Ji Ma. A Study of Uncertainty Visualization for 3D Scalar Data (Book). Scholars' Press. Germany. ISBN: 978-3-639-66985-5. 2015.

发表的论文(教学)：

• 马骥. 面向留学生《计算机应用基础》公共课程开展线上线下混合教学模式的探索与实践，科教导刊，ISSN 1674-6813、5卷(15期)：118-120，2021.

专利/软著：

• 马骥，陈金金，叶凯玮. 发明专利，CN202210805650.8，一种时变体数据的空间超分辨率重建模型及其训练方法。

• 马骥，陈金金，发明专利. CN202110708586.7，基于高斯混合模型的目标特征提取与可视化方法。

• 马骥，陈金金，发明专利. CN202110692086.9，一种时变数据的特征提取与追踪方法。

• 马骥，陈金金，发明专利. CN202110720669.8，基于概率滑块的医学体数据分类不确定性可视化方法。

• 龙海霞，徐新黎，肖杰，马骥，周艳波. 发明专利，CN202110764391.4，一种基于目标检测和轮廓提取的儿童识绘图系统及方法。

• 龙海霞，刘博韬，徐新黎，马骥，周艳波，肖杰. 发明专利，CN202110763704.4，一种基于知识图谱的中文医药问答系统及方法。

• 马骥，叶凯玮，刘旻栩，杨靖鑫，陈金金. 可视化数据处理桌面系统，软著，2022SR1358985，2022.9.16。

• 马骥，刘旻栩，叶凯玮，范雨露，陈金金. 基于用户体验优化的虚拟图书馆在线阅览系统，软著，2022SR1359189，2022.9.16。
  

• 马骥. 基于空间的模糊c均值聚类算法的医学图像分割系统，软著，2017SR645753，2017.11.24。

• 马骥，余嘉豪. 基于Marching Cube算法的图像处理和可视化系统，软著， 2017SR691356，2017.12.14。

• 马骥，用于医学体数据分类不确定性的可视化系统，软著，2017SR675861，2017.12.8。

• 马骥，基于准则的医学体数据特征提取系统，软著，2017SR671290，2017.12.7。

• 马骥，特征增强的医学体可视化系统，软著，2017SR671128，2017.12.7。

• 马骥，张晨. 基于Matlab的二维图像处理和分析系统，软著，2017SR691344，2017.12.14。

• 主讲《可视化设计和理念》、《软件工程(留学生)》、《计算机应用基础(留学生)》等本科生、留学生课程。

• 2021/2022学年，浙江工业大学最受留学生欢迎的老师。

• 2016级数字媒体2班，优秀班主任。