团队成员
实验室师资力量与学生团队介绍
导师
石小爽 教授 (Xiaoshuang Shi)
研究方向：机器学习、模式识别、医学数据分析
石小爽是电子科技大学教授，博士生导师，国家青年特聘专家。主要研究方向为机器学习、 模式识别、医学数据分析。致力于解决视觉图像检索和分类中的特征编码与理解的问题， 针对降低大数据计算和存储成本、解释图像重要特征、特征提取的鲁棒性等关键问题进行了深入的研究。
在哈希编码优化、可解释深度神经网络和图学习等方法的理论以及医学应用上取得了多个创新性的研究成果。 近年来，累计在模式识别、计算机视觉和医学数据分析领域发表学术论文90余篇， 其中TPAMI、IJCV、TIP、MIA、MICCAI等CCF-A类、中科院JCR-1区以及医学图像领域顶级会议发表论文70余篇， Google引用超过4000次。
博士在读
徐靖皓
研究方向：多模态学习及可解释性分析
主要研究多模态学习与医学图像分析。已在 Pattern Recognition 2024、Information Fusion 2025 等期刊发表论文。
硕士在读
汪志远
研究方向：Conformal Prediction; Uncertainty Quantification
已在 AAAI 2025、ACL 2025、EMNLP 2024、MM 2024 等顶级会议发表论文，荣获2025年研究生国家奖学金。
刘卓然
研究方向：医学大模型的病理全切片分析
整合病理大模型与传统CNN，构建双分支互帮互助架构，用于病理全切片（WSI）的智能分析。研究旨在融合通用视觉表征与领域先验知识，通过双分支互补增强，提升对复杂病理图像的识别鲁棒性与可解释性，探索高效精准的辅助诊断新路径。
吴勉孜
研究方向：基于弱监督的病理全切片图像分类研究
2025年：新生奖学金一等奖。2024年：十五届蓝桥杯Web组国赛二等奖。2023年：十四届蓝桥杯Web组四川省赛一等奖、获得美国大学生数学建模竞赛S奖。2022年：国际象棋比赛全校第三名。