刘少军 助理教授
所属领域：AI/电子信息
学院：健康与环境工程学院
研究方向：自然图像处理、医学图像分析、人工智能
个人简介：
2014年获清华大学学士学位，2019年获清华大学博士学位，期间赴伦敦大学学院访问学习。2019-2021年在香港科技大学从事博士后研究，2021年6月加入深圳技术大学并获评深圳市孔雀C类人才。
主持国家自然科学基金青年项目、深圳技术大学高端人才科研启动项目等2项课题，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等国家级课题3项。在自然图像处理与医学图像分析领域取得多项创新成果：以第一/通讯作者在IEEE TIP（中科院一区TOP，CCF-A）、IEEE TMI（中科院一区TOP，CCF-B）、IJCAI（CCF-A）等顶级期刊会议发表论文20余篇；申请国家发明专利7项、授权2项。指导学生获全国生物医学工程创新设计竞赛国家级奖项7项（一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项），培养的多名本科生在医学影像AI领域取得突破性实践成果。
个人科研和学生指导经历：
代表性项目：基于小波交叉注意力机制的单幅图像可变光圈散焦增强研究（国家级，主持，在研）、基于深度学习的乳腺癌患者生存风险预测与分析（校级，主持，结题）、基于双气囊稳定性增强的经支气管手术机器人自主介入机理与精准调控方法（国家级，参与，在研）、基于局部视图的超高分辨率RGB-D全景图像的融合与生成（国家级，参与，结题）
代表性论文：DiWTBR: Dilated Wavelet Transformer for Efficient Megapixel Bokeh Rendering（IEEE TIP，2025、中科院一区TOP，CCFA）、An Unsupervised Learning Approach for Reconstructing 3T-Like Images from 0.3T MRI Without Paired Training Data（IEEE TMI，2025，中科院一区TOP，CCFB）、Exploit the Best of Both End-to-End and Map-Based Methods for Multi-Focus Image Fusion（IEEE TMM，2024，中科院一区TOP，CCFB）、Reschedule Diffusion-based Bokeh Rendering（IJCAI，2024，CCFA）
代表性专利：一种基于扩散模型和染色增强的自监督病理切片图像色彩校正算法（已授权）、预测乳腺癌相对生存风险的方法、系统、设备及存储介质（已授权）
指导学生：研究生5名，本科生毕业论文21人（1人获优秀毕业生）
指导学生获奖：2024年全国BME竞赛一等奖1项、三等奖1项，2025年全国BME竞赛二等奖3项、三等奖1项，2023年全国BME竞赛二等奖1项；2025年ICMLCA最佳海报论文奖
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