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性别：男       最高学位：博士       导师：博导     邮箱：chenyuwen@cigit.ac.cn

个人简介：

陈芋文，博士研究生，硕导，中国科学院重庆绿色智能技术研究研究员，中国科学院青促会会员，中国人工智能协会智慧医疗专委会委员，重庆市卫生健康信息学会数字诊疗专委会委员。研究方向机器学习、智能诊疗。向医生提供基于大型健康数据的决策支持工具，研究机器学习和因果推断的交集，重点是使用深度学习方法进行因果推断。此外长期进行机器学习、视频语义认知、大数据分析智能软件等方面研究。近年在计算机科学、机器学习国内外高水平学术会议和期刊上发表智慧医疗以及算法研究相关SCI学术论文40余篇，申请授权专利 15项，软件著作权5项，主持国家重点研发计划课题1项，国家自然科学基金面上项目1项，主持军委科技委项目1项，重庆市自然科学基金2项，其它省部级项目2项，参与国家省部级项目10项。

教育经历：

2017年9月至2022年6月， 中国科学院大学 博士研究生/博士

2008年9月至2011年6月， 中国科学技术大学 硕士研究生/硕士

2004年9月至2008年6月， 中国人民解放军陆军勤务学院 大学本科/学士

主要研究方向：

机器学习，智能诊疗

招生专业：

计算机科学与技术

代表性成果（含文章、专利、科研项目等）：

1. Chen, Y.W.,. Xu, L.q, and B. Yi, Early recognition of risk of critical adverse events based on deep neural decision gradient boosting. Frontiers in Public Health, 2023. 10 https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1065707.【SCI,IF:6.461,2区,论文基于深度神经决策梯度提升网络预测危重症不良事件风险】
2. Chen, Y.W., Liu J . Polynomial dendritic neural networks[J]. Neural Computing and Applications, 34, 11571–11588 (2022). 【SCI, IF:5.606,2区,论文提出多项式树突神经网络可解释性对危重症进行风险预测】
3. Chen, Y.W., Zhong,K.H., Zhu.Y.Z.T., and Sun.Q.L.,Two-stage hemoglobin prediction based on prior causality. Frontiers in Public Health, 2022. 10: p. 12 https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1079389. 【SCI, IF:6.461,2区,基于先验因果性两阶段预测围术期患者血红蛋白浓度】
4. Chen, Y.W., Zhu, Y., K. Zhong, Z. Yang, Y. Li, X. Shu, D. Wang, P. Deng, X. Bai, J. Gu, K. Lu, J. Zhang, L. Zhao, T. Zhu, K. Wei, and B. Yi, Optimization of anesthetic decision-making in ERAS using Bayesian network. Frontiers in Medicine 2022. 9【SCI, IF:5.058,2区,基于贝叶斯网络优化麻醉医疗决策干预】
5. Chen, Y.W , Qin X , Zhang L , et al. A Novel Method of Heart Failure Prediction Based on DPCNN-XGBOOST Model[J]. Computers, Materials and Continua, 2020, 65(1):495-510.【SCI, IF:3.860,2区,基于深度金字塔卷积神经网络和XGBOOST预测围术期心衰风险】
6. Chen, Y.W., Zhang J , Qin X L . Interpretable instance disease prediction based on causal feature selection and effect analysis[J]. BMC Medical Informatics and Decision Making, 2022, 22(1):1-14. 【SCI, IF:3.298,基于因果特征选择和效应分析可解释性预测疾病】
7. Chen, Y.W. and B. Qi, Representation learning in intraoperative vital signs for heart failure risk prediction. BMC medical informatics and decision making, 2019. 19(1): p. 260-260. 【SCI, IF:3.298,基于表示学习利用术中监护数据预测心衰风险】
8. Chen, Y.W, Li YJ, Deng P, Yang ZY, Zhong KH, Zhang LG, Chen Y, Zhi HY, Hu XY, Gu JT, Ning JL, Lu KZ, Zhang J, Xia ZY, Qin XL, Yi B. Learning to predict in-hospital mortality risk in the intensive care unit with attention-based temporal convolution network. BMC Anesthesiol. 2022 Apr 23;22(1):119.【SCI, IF:2.376,基于时序注意力机制卷积网络预测危重症住院死亡】
9. Chen, Y.W., Zhang, J., Wang, P. , Hu, Z.Y., and Zhong, K.H., Convolutional-de-convolutional neural networks for recognition of surgical workflow. Frontiers in Computational Neuroscience, 2022. 16: p. 【SCI, IF:3.387,基于卷积与反卷积智能识别手术流程】
10. Li YJ, Zhong KH, Bai XH, Tang X, Li P, Yang ZY, Zhi HY, Li XJ, Chen Y, Deng P, Qin XL, Gu JT, Ning JL, Lu KZ, Zhang J, Xia ZY, Chen, Y.W, Yi B. A Simple and Quick Screening Method for Intrapulmonary Vascular Dilation in Cirrhotic Patients Based on Machine Learning. J Clin Transl Hepatol. 2021 Oct 28;9(5):682-689. doi: 10.14218/JCTH.2020.00184. 【SCI, IF:5.065,2区,基于机器学习设计一种快速便捷肺内血管扩张的的识别方法】
11. Huang ,W, Chen, Y.W, Wang, P., Liu, X., and Liu, S., An Interpretable Temporal Convolutional Network Model for Acute Kidney Injury Prediction in the Intensive Care Unit, IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2021, pp. 3021-3028. 【BIBM会议，基于时序卷积网络的可解释性急性肾损伤重症预测】
12. Li YJ, Zhang LG, Zhi HY, Zhong KH, He WQ, Chen Y, Yang ZY, Chen L, Bai XH, Qin XL, Li DF,Wang DD, Gu JT, Ning JL, Lu KZ, Zhang J, Xia ZY, Chen YW, Yi B. A better method for the dynamic, precise estimating of blood/haemoglobin loss based on deep learning of artificial intelligence. Annals of Translational Medicine,2020;8(19):1219. doi: 10.21037/atm-20-1806.
13. Baolian Qi, Xiaolin Qin, Jia Liu, Yang Xu, Chen, Y.W. A Deep Architecture for Surgical Workflow Recognition with Edge Information, 2019 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), San Diego, CA, USA, 2019, pp. 1358-1364. 18-21 Nov. 2019
14. Sun L., Cao Q., Chen Y.W., Zheng Y. H., Wu Z.b., Mixed noise removal for hyperspectral images based on global tensor low-rankness and non-local SVD-aided group sparsity, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023. DOI: 10.1109/TGRS.2023.3257851.

专利：

1. 陈芋文；张矩；钟坤华；孙启龙；林小光；刘江。一种基于强化学习的监护预警方法及系统 CN202011217940.8
2. 陈芋文；鲁开智；张矩；钟坤华；祁宝莲；孙启龙；李亚晴。一种基于跨模态深度学习的围术期危重症事件预测方法 ZL201910223568.2
3. 陈芋文;唐鹏;钟坤华;祁宝莲;孙启龙;汪鹏;王飞。一种半监督手术视频流程识别方法 201910142716.8
4. 钟坤华；陈芋文；张矩；孙启龙?；诒匆端雇绾托в锰逑档奈质跗谖Ｖ夭涣际录稍ぞ霾叻椒?CN201910806510.0
5. 钟坤华；易斌；陈芋文；张力戈；李雨捷；支鸿羽；杨智勇；鲁开智；张矩。一种基于特征工程的纱布浸血估算模型构建方法 ZL 202010324238.5

科研项目：

1. 国家重点研发计划课题：重症和手术监护危重事件预测模型与智能干预推理决（主持人：陈芋文，240万，编号：2018YFC0116704，2018.8-2022.8）
2. 国家自然科学基金面上项目：：基于因果学习的脓毒症最佳治疗策略与效应估计关键技术研究（主持人：陈芋文，49万，编号：62371438，2024.1-2027.12）
3. 中国科学院人才项目：基于人工智能算法的危重症风险预测研究（主持人：陈芋文，80万，编号：2020377，2020.1-2023.12）
4. 重庆市自然科学基金面上项目：基于可解释性DQN算法改进的围术期心血管危重不良事件早期预警研究（主持人：陈芋文，10万，编号：CSTB2022NSCQ-MSX0894，2022.8-2024.7）
5. 国防科技创新特区课题：野战医疗所自然人机交互智能手术器械辅助管理机器人研发（子课题主持人：陈芋文，50万，编号：17-163-12-ZT-002-070-01）
6. 重庆市技术创新与应用研究发展专项：基于人工智能算法的术后心血管危重不良事件早期预警研究；（子课题主持人：陈芋文，10万，编号：cstc2019jscx-msxmX0237，2019.9.1-2021.8.31）
7. 国家重点研发计划课题：云端融合的多模态数据交互意图理解（参与子课题：陈芋文，135万，2016YFB1001404，无菌非接触式智能手术室平台设计及搭建，2016.6-2020.6）
8. 中科院STS项目：内蒙古复杂地形条件下数值预报模拟关键技术研发及应用（240万，参与）
9. 中科院人才项目：西南地区复杂地形条件下数值预报模拟关键技术应用研究（75万，参与）
10. 高分辨率数值预报系统运维（454万，参与），重庆市超算服务平台（3200万，参与）